【摘 要】
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针对传统分类器在齿轮故障诊断时易受噪声干扰,以及单传感器可靠性和容错性不佳的问题,提出了基于信息融合及堆栈降噪自编码(SDAE)的齿轮故障诊断方法。该方法提取多传感器振
【基金项目】
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国家重点基础研究发展计划(973计划)项目(2014CB046300);湖南省科技计划项目(2016GK2005)
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针对传统分类器在齿轮故障诊断时易受噪声干扰,以及单传感器可靠性和容错性不佳的问题,提出了基于信息融合及堆栈降噪自编码(SDAE)的齿轮故障诊断方法。该方法提取多传感器振动时域信号进行数据级融合;利用SDAE进行逐层特征提取;通过有标签数据对网络进行整体微调,建立齿轮状态监测模型。对不同故障齿轮进行故障诊断,对比SDAE、支持向量机(SVM)、神经网络(BPNN)的诊断准确性和鲁棒性。试验结果表明:基于信息融合的SDAE的齿轮故障诊断率为95.17%,高于单一信号分类器的准确率,鲁棒性优于对比方法。
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