【摘 要】
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为提高复杂工业过程故障诊断的精度和泛化能力,提出了一种基于变分模态分解(VMD)、局部均值分解(LMD)和卷积神经网络(CNN)的集合型故障诊断方法。首先,利用VMD对采集的数据进
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61273178),辽宁省自然科学基金指导计划(20180550801),辽宁省教育厅科学研究项目计划(LG201917)
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为提高复杂工业过程故障诊断的精度和泛化能力,提出了一种基于变分模态分解(VMD)、局部均值分解(LMD)和卷积神经网络(CNN)的集合型故障诊断方法。首先,利用VMD对采集的数据进行降噪处理;然后,运用LMD将降噪后信号分解为一系列的PF分量;最后,通过相关系数选择合适的PF分量,输入卷积神经网络进行特征提取和分类。通过2种轴承的故障诊断试验验证了VMD-LMD-CNN方法的有效性,与其他算法的对比表明VMD-LMD-CNN方法具有更高的故障诊断精度。
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