發(fā)布時間：2020-11-16 18:01

　　 針對傳統(tǒng)滾動軸承故障診斷算法過度依賴專家經(jīng)驗和故障特征提取困難的問題,提出一種基于同步擠壓S變換(SSST)和集成深層脊波自編碼器(EDRAE)方法。該方法對軸承振動信號進(jìn)行SSST變換得到時頻圖像,并將時頻圖像進(jìn)行雙向二維主成分分析壓縮;利用不同的脊波函數(shù)設(shè)計不同的脊波自編碼器(RAE),并構(gòu)造相應(yīng)的深層脊波自編碼器(DRAE)且引入"跨層"連接以緩解DRAE的梯度消失現(xiàn)象;將壓縮時頻圖像輸入各DRAE網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行無監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練和有監(jiān)督微調(diào),并通過加權(quán)平均法輸出識別結(jié)果。試驗結(jié)果表明,基于SSST和EDRAE的軸承故障診斷方法能有效地對軸承進(jìn)行多種工況和多種故障程度的識別,特征提取能力和識別能力均優(yōu)于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度信念網(wǎng)絡(luò)和深度自編碼器等模型。
【部分圖文】：

RAE結(jié)構(gòu)

3隱層DRAE結(jié)構(gòu)

為緩解DRAE在微調(diào)階段出現(xiàn)的梯度消失問題,將“跨層”連接引入DRAE,結(jié)構(gòu)如圖3(a)所示。圖3(a)為單“跨層”DRAE,可看作一個深DRAE與一個淺DRAE組合而成,如圖3(b)所示。定義處的傳播方式如下:
【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前0條

本文編號：2886502