發(fā)布時間：2017-07-04 13:19

  本文關鍵詞：基于Teager能量算子和深度置信網絡的滾動軸承故障診斷

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【摘要】：針對傳統(tǒng)的分類器對滾動軸承早期微弱故障進行診斷時泛化能力不強的問題,提出基于Teager能量算子(TEO)和深度置信網絡(DBN)的滾動軸承故障診斷方法。先用TEO提取滾動軸承振動信號中的瞬時能量,構造相應的特征向量;采用層次優(yōu)化算法調整DBN結構參數,生成合適的分類器。應用美國西儲大學軸承實驗振動信號,對不同類型、不同損傷程度的滾動軸承進行故障診斷,對比分析DBN、支持向量機(SVM)和鄰近算法(KNN)的分類準確性。研究結果表明:DBN能更準確、穩(wěn)定地識別滾動軸承各種故障,具有較強的泛化能力。
【作者單位】： 中南大學機電工程學院;湖南科技大學知識處理與網絡化制造實驗室;中南大學輕合金研究院;長沙學院機電工程系;
【關鍵詞】： 深度置信網絡 Teager能量算子 滾動軸承 故障診斷
【基金】：國家自然科學基金資助項目(51375500) 國家重點基礎研究發(fā)展計劃(973計劃)項目(2014CB046300) 湖南省科技計劃項目(2016GK2005)~~
【分類號】：TH133.33
【正文快照】： 滾動軸承在機械設備中廣泛應用,其使用過程通常經歷了從正常到失效的演變。傳統(tǒng)的故障診斷主要對滾動軸承的故障類型和部位進行研究,對早期微弱故障及其損傷情況研究較少[1]。事實上,許多設備出現早期輕微故障時并不需要停機或更換零部件,而及時準確地掌握滾動軸承的故障損傷

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1 邵靜 ,高雋 ,董火明;二維Teager濾波器及其在圖像處理中的應用研究[J];儀器儀表學報;2004年S2期

2 李翔;李昕;胡晨;盧夏衍;;面向智能機器人的Teager語音情感交互系統(tǒng)設計與實現[J];儀器儀表學報;2013年08期

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1 邵靜;高雋;董火明;;二維Teager濾波器及其在圖像處理中的應用研究[A];中國儀器儀表學會第六屆青年學術會議論文集[C];2004年

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1 王龍;基于EMD-TFPF結合Teager能量算子的超聲紅外電子白板定位算法研究[D];廣東工業(yè)大學;2016年

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本文編號：517943