【摘 要】
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为解决滚动轴承在变载荷、大噪声背景下故障诊断困难及所建立智能模型泛化能力不足的问题,基于变分模态分解算法(Variational Mode Decomposition,VMD)及卷积神经网络(Convol
【机 构】
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上海理工大学能源与动力工程学院,上海200093;上海市动力工程多项流动与传热重点实验室,上海200093
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为解决滚动轴承在变载荷、大噪声背景下故障诊断困难及所建立智能模型泛化能力不足的问题,基于变分模态分解算法(Variational Mode Decomposition,VMD)及卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)技术提出VMD-CNN故障诊断模型.以标准轴承实验数据为研究对象,对11种故障类型和损伤程度不同的轴承状态进行识别.结果表明:不同模态数所对应的VMD-CNN模型诊断性能不同,模态过多导致过分解现象,弱化模型性能;与现有算法相比,基于最优模态数所构建的VMD-CNN模型在变载荷与噪声环境下性能更佳;可视化提取特征“点簇”说明各模态间存在互补机制,此机制可一定程度上提升模型鲁棒性与泛化能力.
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