【摘 要】
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随着我国铁路列车的提速,列车安全问题也愈发重要.传统的轴承故障诊断方法已经不能满足当前需求.基于深度学习的轴承故障分类算法以轴承单故障振动信号为研究对象,对故障信号
【机 构】
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北京信息科技大学信息与通信工程学院北京100101
【出 处】
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中国计算机用户协会网络应用分会2016年第二十届网络新技术与应用年会
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随着我国铁路列车的提速,列车安全问题也愈发重要.传统的轴承故障诊断方法已经不能满足当前需求.基于深度学习的轴承故障分类算法以轴承单故障振动信号为研究对象,对故障信号进行经验模态分解,并将本征模函数的包络谱作为原始特征,采用深度学习的栈式降噪自动编解码器对故障特征进行降维,并利用自动抽取的特征进行分类.实验结果表明,该方法能对不同运行状态下的各种轴承故障进行有效的诊断.
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