【摘 要】
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针对滚动轴承早期微弱故障难以检测和故障诊断率不高的问题,提出了一种基于参数优化的变分模态分解(VMD)和改进的深度置信网络(DBN)的故障诊断方法。首先,为了消除人为选择VMD参数的影响,采用了鲸群算法(WOA)寻优VMD算法的最佳模态分解个数和惩罚因子的参数组合;然后,利用参数优化后的VMD算法分解了滚动轴承振动信号,分解后的本征模态分量(IMF)求频谱后组成了高维数据集;最后,直接输入麻雀搜索算法(SSA)优化的深度置信网络进行了模式识别。研究结果表明:针对滚动轴承的故障,相同模式识别方法VMD算法故
【机 构】
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无锡开放大学机电工程系,东北大学信息科学与工程学院,哈尔滨工程大学自动化学院,内蒙古北方重工业集团有限公司,浙江联宜电机有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51907018),中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(N2004009),国防科技重点实验室稳定支持基金资助项目(JCKYS2019602003),江苏开放大学办学系统\"十三五\"2018年度科研规划课题资助项目(2018XTZC16)。
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针对滚动轴承早期微弱故障难以检测和故障诊断率不高的问题,提出了一种基于参数优化的变分模态分解(VMD)和改进的深度置信网络(DBN)的故障诊断方法。首先,为了消除人为选择VMD参数的影响,采用了鲸群算法(WOA)寻优VMD算法的最佳模态分解个数和惩罚因子的参数组合;然后,利用参数优化后的VMD算法分解了滚动轴承振动信号,分解后的本征模态分量(IMF)求频谱后组成了高维数据集;最后,直接输入麻雀搜索算法(SSA)优化的深度置信网络进行了模式识别。研究结果表明:针对滚动轴承的故障,相同模式识别方法VMD算法故
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