【摘 要】
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利用传统故障诊断方法对滚动轴承进行诊断时,存在故障特征提取困难以及故障模式难以辨识的问题。针对此问题,提出了一种基于多重同步挤压变换以及深度脊波卷积自编码网络的智
【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,安徽省春古3D打印智能装备产业技术研究院有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51605022),北京建筑大学市属高校基本科研业务费专项资金项目(X20061),北京建筑大学研究生创新项目(PG2020089),北京市建筑安全监测工程技术研究中心研究基金课题。
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利用传统故障诊断方法对滚动轴承进行诊断时,存在故障特征提取困难以及故障模式难以辨识的问题。针对此问题,提出了一种基于多重同步挤压变换以及深度脊波卷积自编码网络的智能故障诊断方法。首先,利用多重同步挤压变换处理含噪信号能力强、具有优越的时频分解特性的特点,将采集的轴承故障信号进行MSST处理,得到分辨率较高的时频图像。然后,利用深度脊波卷积自编码网络自身泛化性能强、能够有效挖掘数据特征的特点,建立深度脊波卷积自编码网络识别模型。将降维至适当大小的时频图像输入到该模型系统中,进行自动特征提取和故障识别。实验结
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