針對(duì)變速器齒輪早期故障診斷中故障特征微弱、難以提取和識(shí)別的問(wèn)題,提出一種基于分?jǐn)?shù)階傅里葉變換(FRFT)和長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)(LSTM)的故障診斷模型。利用FRFT分離出故障齒輪所在擋位的嚙合分量,以該分量的時(shí)間序列作為特征向量輸入到LSTM網(wǎng)絡(luò)中訓(xùn)練和識(shí)別。試驗(yàn)驗(yàn)證了該模型的有效性,能實(shí)現(xiàn)齒輪故障的識(shí)別,相比BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機(jī)(SVM)可提高故障診斷的準(zhǔn)確率。 

【文章來(lái)源】：軍事交通學(xué)院學(xué)報(bào). 2020年04期

【文章頁(yè)數(shù)】：6 頁(yè)

【部分圖文】：

坐標(biāo)旋轉(zhuǎn)示意

圖2為chirp信號(hào)的FRFT分析示意圖。圖2中f0、f1為chirp信號(hào)的兩個(gè)分量,f0分量與時(shí)間軸的夾角為β。對(duì)信號(hào)進(jìn)行FRFT,當(dāng)時(shí)頻平面繞原點(diǎn)逆時(shí)針旋轉(zhuǎn)的角度α與β正交時(shí),信號(hào)在分?jǐn)?shù)階傅里葉域上聚焦在u0點(diǎn),以u(píng)0點(diǎn)為中心進(jìn)行窄帶濾波,就實(shí)現(xiàn)了信號(hào)的分離[14]。

循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(recurrent neural networks,RNN)區(qū)別于其他深度學(xué)習(xí)理論,重視數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)性和反饋?zhàn)饔?可以記憶上一層的信息并添加到當(dāng)前層的計(jì)算中,隱含層間通過(guò)節(jié)點(diǎn)相連,擅長(zhǎng)對(duì)語(yǔ)音、文本等時(shí)間序列進(jìn)行數(shù)據(jù)處理[15],其網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖3所示。xt為第t步的輸入單元,在振動(dòng)信號(hào)分析中t可以代表時(shí)刻;ht為第t步的隱藏層狀態(tài);ot為第t步的輸出,通常是softmax分類器;U、V、W為RNN網(wǎng)絡(luò)各層的之間權(quán)重參數(shù)。第t個(gè)單元的計(jì)算式為

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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[2]行星齒輪早期故障診斷及退化狀態(tài)識(shí)別方法研究[D]. 李宏宇.中國(guó)礦業(yè)大學(xué) 2017
[3]分?jǐn)?shù)階傅里葉變換算法的應(yīng)用研究[D]. 邵巖.哈爾濱理工大學(xué) 2016
[4]齒輪早期故障檢測(cè)與診斷技術(shù)研究[D]. 諶繼南.河北科技大學(xué) 2014



本文編號(hào)：2934010