本文關(guān)鍵詞：基于深度學(xué)習(xí)理論的軸承狀態(tài)識(shí)別研究

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【摘要】：針對滾動(dòng)軸承振動(dòng)數(shù)據(jù)耦合程度高,信號(hào)特征提取和識(shí)別模型建立困難的問題,提出了一種基于深度學(xué)習(xí)理論的狀態(tài)監(jiān)測方法。提取振動(dòng)信號(hào)的時(shí)域、頻域和時(shí)頻域特征構(gòu)成特征向量;通過稀疏自編碼非監(jiān)督學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)對輸入向量進(jìn)行特征學(xué)習(xí),并將單層網(wǎng)絡(luò)疊加構(gòu)成深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);最后采用少量有標(biāo)簽數(shù)據(jù)對整個(gè)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行微調(diào)訓(xùn)練,建立軸承狀態(tài)監(jiān)測模型。試驗(yàn)結(jié)果表明,提出的方法對于軸承狀態(tài)識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)到90.86%,且性能退化階段識(shí)別率最高,能滿足視情維修的工程需求。
【作者單位】： 西南交通大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 深度學(xué)習(xí) 非監(jiān)督學(xué)習(xí) 滾動(dòng)軸承 視情維修
【基金】：國家自然科學(xué)基金(NSF51275426)
【分類號(hào)】：TH133.33
【正文快照】： 為減少維修時(shí)間,提高企業(yè)生產(chǎn)效率,機(jī)械設(shè)備采用視情維修是重要的措施。視情維修的基礎(chǔ)是通過加強(qiáng)和完善監(jiān)測手段,掌握設(shè)備的工作狀態(tài),及時(shí)發(fā)現(xiàn)問題并采取相應(yīng)對策[1]。軸承是機(jī)械設(shè)備的重要組成部分,據(jù)統(tǒng)計(jì),軸承的損壞故障在旋轉(zhuǎn)機(jī)械的故障中約占30%,因此,對軸承進(jìn)行故障診斷

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：537440