【摘 要】
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针对滚动轴承故障严重程度与复合故障难以准确识别的问题,提出了一个基于提升双树复小波包(Lifting Dual-TreeComplex Wavelet Packet,LDTCWP)和深度小波自编码器(Deep Wavel
【机 构】
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北京建筑大学机电与车辆工程学院,北京市建筑安全监测工程技术研究中心,中国矿业大学机电工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(51605022),北京市属高校基本科研业务费专项资金(X18217),北京市教育委员会科技计划一般项目(SQKM201710016014),北京市优秀人才培养资助项目(2013D005017000013).
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针对滚动轴承故障严重程度与复合故障难以准确识别的问题,提出了一个基于提升双树复小波包(Lifting Dual-TreeComplex Wavelet Packet,LDTCWP)和深度小波自编码器(Deep WaveletAuto-Encoder,DWAE)的轴承故障诊断方法。首先,使用迁移学习扩展目标数据量;其次,对轴承振动数据进行3层提升双数复小波包分解,分别计算各子频带信号的样本熵、排列熵和能量矩,作为初始特征向量;最后,将初始特征向量输入DWAE,进行二次特征提取并实现故障诊断。实验结果表明,该
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