【摘 要】
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本文提出了一种改进的希尔伯特黄变换(EHHT)方法,将其与卷积神经网络(CNNs)结合,得到了一种基于EHHT-CNNs的故障诊断新方法。该方法有效地解决了振动数据耦合程度高、数据特
【基金项目】
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国家自然科学基金资助(61325016和61233014)
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本文提出了一种改进的希尔伯特黄变换(EHHT)方法,将其与卷积神经网络(CNNs)结合,得到了一种基于EHHT-CNNs的故障诊断新方法。该方法有效地解决了振动数据耦合程度高、数据特征提取困难以及故障识别模型难以建立等问题。论文首先应用改进的EHHT方法将故障数据分解为不同尺度上的的瞬时频率谱。其次对所得到的瞬时频率谱进行数据重构以符合CNNs对输入对象格式的要求,进而利用重构数据对CNNs网络进行训练,建立故障诊断模型,并利用该模型实现对包含多类故障信号的分类。最后,将本文所提出的EHHT-CNNs故障诊断方法应用到滚动轴承状态监测中。实验结果表明:与已有方法相比,本文所提出的方法行之有效且故障诊断准确率高。
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