【摘 要】
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针对振动信号或红外图像等单类型传感器信息难以准确表征机械设备的健康状态,存在诊断不确定性的问题,提出基于改进卷积神经网络(CNN)的多源异构信息数据级融合诊断方法。首
【机 构】
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中国石油大学（北京）安全与海洋工程学院,中国石油塔里木油田分公司
【基金项目】
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国家重点研发计划项目“原油天然气储罐及附属管道、辅助设施检测检验技术研究”(2017YFC0805803),国家自然科学基金资助项目“基于迁移学习的往复压缩机故障诊断机制及预测预警模型研究”(51674277),中石油战略合作科技专项“海外长输油气管道灾害监测预警及动力设施诊断技术研究”(ZLZX2020-05-02)
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针对振动信号或红外图像等单类型传感器信息难以准确表征机械设备的健康状态,存在诊断不确定性的问题,提出基于改进卷积神经网络(CNN)的多源异构信息数据级融合诊断方法。首先采用变分模态分解(VMD)和希尔伯特变换(HT)方法将振动信号处理成与红外图像同维的时频图像,并将其与红外图像进行数据级融合,得到多通道融合信号,然后将该信号输入到多通道卷积神经网络中进行训练以构建融合诊断模型,最后通过转子系统故障诊断实例验证了所提方法的正确性。研究结果表明:CNN、SAE和DBN等特征学习方法可以自适应逐层提取特征,提取
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