【摘 要】
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针对滚动轴承初期故障信号所存在的信息微弱,背景噪声复杂,早期故障易被覆盖,特征提取难以提取和识别的难题。结合卷积玻尔兹曼机的特性,文章提出了一种基于改进卷积玻尔兹曼
【机 构】
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北京建筑大学机电与车辆工程学院,北京市建筑安全监测工程技术研究中心
【基金项目】
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国家自然科学基金基金(51004005),国家自然科学基金基金(51605022),住建部项目(2016-K4-081),北京市教育委员会科技计划一般项目(SQKM201710016014),国家留学基金委资助(201708110138).
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针对滚动轴承初期故障信号所存在的信息微弱,背景噪声复杂,早期故障易被覆盖,特征提取难以提取和识别的难题。结合卷积玻尔兹曼机的特性,文章提出了一种基于改进卷积玻尔兹曼机的滚动轴承故障诊断方法。该方法通过对原始输入数据的边缘数据进行补零操作,得到重构模型,此外,在目标函数中引入了最大似然,在隐单元中,结合交叉熵的概念,利用稀疏惩罚的特性,进而抑制其激活概率。实验证明,改进后的卷积玻尔兹曼机误差更小,解决了传统的受限玻尔兹曼机不能够处理大量数据、诊断种类单一、用时较长、计算复杂以及灵活性差等问题,同时利用该方法
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