本文關(guān)鍵詞：基于雙樹復(fù)小波和深度信念網(wǎng)絡(luò)的軸承故障診斷

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【摘要】：提出了一種基于雙樹復(fù)小波(DTCWT)和深度信念網(wǎng)絡(luò)(DBN)的軸承故障診斷新方法。采用DTCWT對(duì)軸承振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行分解實(shí)驗(yàn),結(jié)果表明DTCWT能夠很好地將信號(hào)分解到不同頻帶。進(jìn)而提取能量熵作為故障特征,采用DBN小樣本分類模型對(duì)軸承故障進(jìn)行分類,并與傳統(tǒng)分類器進(jìn)行比較,結(jié)果表明該方法能準(zhǔn)確識(shí)別不同故障類型,擴(kuò)展了DBN在機(jī)械故障診斷中的應(yīng)用。
【作者單位】： 燕山大學(xué)電氣工程學(xué)院;中南大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;燕山大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 雙樹復(fù)小波 深度信念網(wǎng)絡(luò) 受限波爾茲曼機(jī) 故障診斷
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51475405,61077071) 河北省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(F2015203413,F2016203496,F2015203392)
【分類號(hào)】：TH133.3
【正文快照】： 0引言機(jī)械故障診斷是保證生產(chǎn)系統(tǒng)安全穩(wěn)定運(yùn)行和提高產(chǎn)品質(zhì)量的重要手段,其研究的關(guān)鍵在于信號(hào)特征提取和模式識(shí)別[1]。小波變換在信號(hào)特征提取中得到大量成功應(yīng)用,但實(shí)小波變換存在有平移敏感性、方向性差、缺乏相位信息等缺點(diǎn)。雙樹復(fù)小波(dual-tree complex wavelet trans

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：955061