【摘 要】
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传统故障诊断模型训练时易陷入局部最优、模型泛化能力差,且故障识别精度易受人工特征提取质量的影响,针对这一问题对滚动轴承故障诊断方法进行了研究。首先,提出了基于深度
【机 构】
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武汉华夏理工学院智能制造学院,武汉理工大学机电工程学院
【基金项目】
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湖北省自然科学基金资助项目(2019CFC911),湖北省高等学校优秀中青年科技创新团队计划资助项目(T201837),武汉华夏理工学院校级科研基金资助项目(18016)
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传统故障诊断模型训练时易陷入局部最优、模型泛化能力差,且故障识别精度易受人工特征提取质量的影响,针对这一问题对滚动轴承故障诊断方法进行了研究。首先,提出了基于深度置信网络(DBN)的滚动轴承故障诊断模型,研究了DBN模型的逐层自适应特征提取能力;然后,提出了一种改进的混合蛙跳算法(ISFLA),对DBN各隐含层神经元个数和反向微调算法学习率进行了优化;最后,在不进行任何特征提取的情况下,利用美国凯斯西储大学的轴承数据集进行了实验研究,提取了原始时域振动信号,进行了故障特征分析,并与BP、DBN和PSO-D
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