基于VMD与卷积神经网络的脱硫增压风机轴承故障诊断

基于VMD与卷积神经网络的脱硫增压风机轴承故障诊断

论文摘要

针对常用的特征提取方法存在着误差较大,且方法多样难以有效对其进行选取等问题,提出一种基于变分模态分解和卷积神经网络的脱硫增压风机轴承智能诊断故障诊断方法,首先对信号做变分模态分解,以期把信号中不同成分分解到不同的频段节点上;最后对包含有故障信号的不同节点作为卷积神经网络的输入进行自动特征提取,利用分类器对特征进行分类,从而实现脱硫增压风机轴承的故障智能诊断。

论文目录

  • 1 卷积神经网络理论
  •   1.1 基本结构
  •   1.2 一维卷积神经网络前向传播
  •   1.3 一维卷积神经网络反向传播
  •     1.3.1 全连接层至池化层的误差传递。
  •     1.3.2 池化层至卷积层的误差传递。
  •     1.3.3 卷积层至池化层的误差传递。
  • 2 故障诊断流程
  • 3 实验分析
  • 4 结束语
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 张娅婷

    关键词: 脱硫增压风机,自相关降噪,变分模态分解,卷积神经网络,故障智能

    来源: 内蒙古科技与经济 2019年10期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅱ辑

    专业: 机械工业

    单位: 内蒙古科技大学机械工程学院,包钢钢联股份炼铁厂

    分类号: TH133.3

    页码: 79-81

    总页数: 3

    文件大小: 830K

    下载量: 206

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