本文關(guān)鍵詞：基于Teager能量算子和深度置信網(wǎng)絡(luò)的滾動(dòng)軸承故障診斷

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【摘要】：針對(duì)傳統(tǒng)的分類器對(duì)滾動(dòng)軸承早期微弱故障進(jìn)行診斷時(shí)泛化能力不強(qiáng)的問題,提出基于Teager能量算子(TEO)和深度置信網(wǎng)絡(luò)(DBN)的滾動(dòng)軸承故障診斷方法。先用TEO提取滾動(dòng)軸承振動(dòng)信號(hào)中的瞬時(shí)能量,構(gòu)造相應(yīng)的特征向量;采用層次優(yōu)化算法調(diào)整DBN結(jié)構(gòu)參數(shù),生成合適的分類器。應(yīng)用美國(guó)西儲(chǔ)大學(xué)軸承實(shí)驗(yàn)振動(dòng)信號(hào),對(duì)不同類型、不同損傷程度的滾動(dòng)軸承進(jìn)行故障診斷,對(duì)比分析DBN、支持向量機(jī)(SVM)和鄰近算法(KNN)的分類準(zhǔn)確性。研究結(jié)果表明:DBN能更準(zhǔn)確、穩(wěn)定地識(shí)別滾動(dòng)軸承各種故障,具有較強(qiáng)的泛化能力。
【作者單位】： 中南大學(xué)機(jī)電工程學(xué)院;湖南科技大學(xué)知識(shí)處理與網(wǎng)絡(luò)化制造實(shí)驗(yàn)室;中南大學(xué)輕合金研究院;長(zhǎng)沙學(xué)院機(jī)電工程系;
【關(guān)鍵詞】： 深度置信網(wǎng)絡(luò) Teager能量算子 滾動(dòng)軸承 故障診斷
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51375500) 國(guó)家重點(diǎn)基礎(chǔ)研究發(fā)展計(jì)劃(973計(jì)劃)項(xiàng)目(2014CB046300) 湖南省科技計(jì)劃項(xiàng)目(2016GK2005)~~
【分類號(hào)】：TH133.33
【正文快照】： 滾動(dòng)軸承在機(jī)械設(shè)備中廣泛應(yīng)用,其使用過程通常經(jīng)歷了從正常到失效的演變。傳統(tǒng)的故障診斷主要對(duì)滾動(dòng)軸承的故障類型和部位進(jìn)行研究,對(duì)早期微弱故障及其損傷情況研究較少[1]。事實(shí)上,許多設(shè)備出現(xiàn)早期輕微故障時(shí)并不需要停機(jī)或更換零部件,而及時(shí)準(zhǔn)確地掌握滾動(dòng)軸承的故障損傷

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1 王龍;基于EMD-TFPF結(jié)合Teager能量算子的超聲紅外電子白板定位算法研究[D];廣東工業(yè)大學(xué);2016年

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本文編號(hào)：517943