【摘 要】
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滚动轴承故障信号具有非线性、非平稳、强噪声特性,传统算法依赖于人工特征提取且缺乏自适应性。为此,该文利用经验模态分解(EMD)将原始特征集分解为一系列平稳的本征模态函
【基金项目】
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国家自然科学基金(61201407),陕西省自然科学基础研究计划(2016JQ5103)
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滚动轴承故障信号具有非线性、非平稳、强噪声特性,传统算法依赖于人工特征提取且缺乏自适应性。为此,该文利用经验模态分解(EMD)将原始特征集分解为一系列平稳的本征模态函数(IMF),结合相关系数遴选能突出更多局部特征的IMF构建特征向量,剔除部分噪声干扰信号。构造卷积神经网路(CNN)的多层特征提取网络,以遴选的特征向量为输入将其逐级变换为抽象的深层特征,最后完成特征域到故障类别域的映射。实验结果表明,该算法相比较其他方法具有更高的准确率、更好的鲁棒性。
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