【摘 要】
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由于直升机自动倾斜器滚动轴承振动信号具有非平稳、非线性特点,并夹杂非敏感故障特征信息,导致网络模型对周期信号过于敏感,不能充分利用故障信息的问题;针对此问题,提出一
【机 构】
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南昌航空大学图像处理与模式识别省重点实验室,南昌330063;中国直升机设计研究所直升机旋翼动力学重点实验室,江西景德镇333001
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由于直升机自动倾斜器滚动轴承振动信号具有非平稳、非线性特点,并夹杂非敏感故障特征信息,导致网络模型对周期信号过于敏感,不能充分利用故障信息的问题;针对此问题,提出一种变分模态分解(VMD)与连续小波变换(CWT)联合提取敏感故障特征的方法.研究表明:在相同模型训练下,该方法相对其他方法最高可提升模型准确率20.8％.为了解决卷积神经网络(CNN)进一步提高故障识别精度难的问题,提出一种基于K最近邻(KNN)改进的CNN的模型,在课题组和西储大学公开轴承数据集验证,测试精度达到99.8％和100％,可有效实现直升机自动倾斜器滚动轴承的故障诊断.
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