本文關(guān)鍵詞：基于DBN的故障特征提取及診斷方法研究

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【摘要】：隨著裝備日趨復(fù)雜化,依靠專家經(jīng)驗(yàn)或信號處理技術(shù)人工提取和選擇故障特征變得越來越困難。此外,以BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、SVM為代表的淺層模型難以表征被測信號與裝備健康狀況之間復(fù)雜的映射關(guān)系,且面臨維數(shù)災(zāi)難等問題。結(jié)合深度置信網(wǎng)絡(luò)(DBN)在提取特征和處理高維、非線性數(shù)據(jù)等方面的優(yōu)勢,提出一種基于深度置信網(wǎng)絡(luò)的故障特征提取及診斷方法。該方法通過深度學(xué)習(xí)利用原始時(shí)域信號訓(xùn)練深度置信網(wǎng)絡(luò)并完成智能診斷,其優(yōu)勢在于能夠擺脫對大量信號處理技術(shù)與診斷經(jīng)驗(yàn)的依賴,完成故障特征的自適應(yīng)提取與健康狀況的智能診斷,該方法對時(shí)域信號沒有周期性要求,具有較強(qiáng)的通用性和適應(yīng)性。在仿真數(shù)據(jù)集和軸承數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了故障特征提取和診斷實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:本文提出的方法能夠有效地從原始信號中進(jìn)行多種工況、多種故障位置和多種故障程度的故障特征提取和診斷,并且具有較高的故障識別精度。
【作者單位】： 哈爾濱工業(yè)大學(xué)自動化測試與控制系;
【關(guān)鍵詞】： 深度置信網(wǎng)絡(luò) 特征提取 故障診斷 原始數(shù)據(jù)
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61571160)項(xiàng)目資助
【分類號】：TH17
【正文快照】： 1引言隨著科技的發(fā)展,航空、航天、工業(yè)等領(lǐng)域的機(jī)電設(shè)備日趨復(fù)雜化、智能化、綜合化,并且其運(yùn)行工況和工作環(huán)境也愈加復(fù)雜多變,導(dǎo)致其維護(hù)和保障成本越來越高,同時(shí)由于組成環(huán)節(jié)和影響因素的增加,發(fā)生故障的幾率逐漸加大[1-2],因此對復(fù)雜裝備系統(tǒng)進(jìn)行準(zhǔn)確、有效的故障診斷成為

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本文編號：946673