【摘 要】
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针对实际工程中滚动轴承多工况下传统故障诊断方法识别率偏低的情况.提出了一种基于AlexNet-Adaboost相结合的滚动轴承故障识别方法.以滚动轴承信号的时频图作为模型输入、分类结果作为模型输出,训练多个AlexNet基分类器;在此基础上利用Adaboost(自适应提升)算法进一步提升得到强分类器,将多工况下滚动轴承信号的时频图输入强分类器进行测试.结果 显示,所提方法可实现对多工况下滚动轴承故障有效识别,并且在一定程度上提高了故障分类的准确性.
【机 构】
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华北电力大学(保定)机械工程系,河北保定071003
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针对实际工程中滚动轴承多工况下传统故障诊断方法识别率偏低的情况.提出了一种基于AlexNet-Adaboost相结合的滚动轴承故障识别方法.以滚动轴承信号的时频图作为模型输入、分类结果作为模型输出,训练多个AlexNet基分类器;在此基础上利用Adaboost(自适应提升)算法进一步提升得到强分类器,将多工况下滚动轴承信号的时频图输入强分类器进行测试.结果 显示,所提方法可实现对多工况下滚动轴承故障有效识别,并且在一定程度上提高了故障分类的准确性.
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