基于深度信念网络与多传感器信息融合的滚动轴承故障诊断研究

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滚动轴承是现代工业设备中应用最为普遍的机械部件之一,其工作状态直接决定着重大装备和主机产品的性能、质量和可靠性。现阶段滚动轴承故障诊断研究工作主要包含两个方面的内容:滚动轴承故障位置识别、滚动轴承损伤程度识别。然而,研究工作很少将两者结合起来同时进行。为了达到滚动轴承故障诊断过程中,即能有效的判断出轴承故障位置,又能准确的给出相应损伤程度的目的,本文主要从以下四个方面开展研究工作:1.提取能够有效反映故障样本所属故障状态以及相应损伤程度的故障特征。本文提取Lempel-Ziv复杂度(Lempel-Z
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