本文關(guān)鍵詞：基于多層超限學(xué)習(xí)機的滾動軸承故障診斷方法　出處：《科學(xué)技術(shù)與工程》2017年14期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：針對目前軸承故障診斷領(lǐng)域存在的海量數(shù)據(jù)問題及快速學(xué)習(xí)、實時監(jiān)測的診斷要求,采用一種多層超限學(xué)習(xí)機方法對滾動軸承故障數(shù)據(jù)進行診斷測試。該方法直接學(xué)習(xí)軸承故障振動時域信號,與傳統(tǒng)診斷方法相比,省去了復(fù)雜的信號處理過程,更加簡便。將多層超限學(xué)習(xí)機方法的診斷結(jié)果分別與單層超限學(xué)習(xí)機、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法的診斷結(jié)果進行比較,多層超限學(xué)習(xí)機具有明顯優(yōu)勢:(1)與單層超限學(xué)習(xí)機相比,多層超限學(xué)習(xí)機具有更好地學(xué)習(xí)和特征提取能力,其診斷準確率可達到98.29%;(2)與深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比,多層超限學(xué)習(xí)機能夠在保證較高診斷準確率的前提下,獲得較快的訓(xùn)練速度,其訓(xùn)練速度較深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提高了41倍。結(jié)果表明,所采用的方法在滾動軸承故障診斷方面具有很好的效果和應(yīng)用價值。
[Abstract]:Aiming at the problems existing in the field of mass data bearing fault diagnosis and diagnosis of fast learning, real time monitoring, using a machine learning method for multi gauge diagnostic tests on rolling bearing fault data. The method of fault vibration signal of bearing direct learning, compared with the traditional method, complex signal processing process, saves more convenient the multilayer learning machine. The diagnosis results were overrun and overload of single machine learning, compare the depth of the neural network method of diagnosis results, learning machine has obvious advantages over multi: (1) compared with single gauge machine learning, machine learning has better multilayer transfinite learning and feature extraction ability, its accuracy can be reached 98.29%; (2) compared with the depth of the neural network, multilayer learning machine can guarantee the gauge accuracy of diagnosis, obtain a faster training speed The training speed is 41 times higher than that of deep neural network. The results show that the method has good effect and application value in rolling bearing fault diagnosis.

【作者單位】： 東北大學(xué)機械工程與自動化學(xué)院;
【基金】：遼寧重大裝備制造協(xié)同創(chuàng)新中心 國家自然科學(xué)基金(61573093)資助
【分類號】：TH133.33;TP181
【正文快照】： 引用格式:郝麗娜,王風(fēng)立,曹瑞珉.基于多層超限學(xué)習(xí)機的滾動軸承故障診斷方法[J].科學(xué)技術(shù)與工程,2017,17(14):86—91Hao Lina,Wang Fengli,Cao Ruimin.Multi-layer extreme learning ma-chine methods based fault diagnosis of rolling bearing[J].Science Tech-nology and E

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