论文摘要
轴承是旋转机械设备的关键部件,目前已有很多轴承故障诊断方法,但其中一些方法只能针对特定的轴承故障进行诊断,可能不适用于其他轴承故障问题,而且大部分方法的诊断准确率还可以进一步提高。提出小波包能量熵与深度置信网络(DBN)相结合的方法进行轴承故障诊断。首先对轴承振动信号进行小波包变换,然后以能量熵的形式构建特征向量,这些特征向量含有不同频段内的振动能量大小,可以用于区分各种轴承故障。最后利用基于DBN的深度模型对能量熵特征向量进行故障识别。使用两类轴承数据集进行验证,分别获得100%和99.5%的故障识别准确率。实验结果表明,该诊断方法具有较好的通用性,而且可以达到很高的诊断准确率。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 赵光权,姜泽东,胡聪,高永成,牛广行
关键词: 轴承故障诊断,小波包能量熵,特征提取,深度置信网络
来源: 电子测量与仪器学报 2019年02期
年度: 2019
分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑
专业: 机械工业
单位: 哈尔滨工业大学自动化测试与控制研究所,桂林电子科技大学广西自动检测技术与仪器重点实验室,南卡罗来纳大学电气工程系
基金: 广西自动检测技术与仪器重点实验室(YQ17202)资助项目
分类号: TH133.3
DOI: 10.13382/j.jemi.B1801813
页码: 32-38
总页数: 7
文件大小: 258K
下载量: 401
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