【摘 要】
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针对旋转设备在复杂运行工况下,滚动轴承故障信号特征难以准确提取及识别的问题,结合深度残差收缩网络(depth residual contraction network,DRSN)的优势,将同步提取变换(sim
【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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国家自然科学基金项目(51605022),北京市属高校基本科研业务费项目(X20061),北京建筑大学研究生创新项目(PG2020091,PG2020089)
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针对旋转设备在复杂运行工况下,滚动轴承故障信号特征难以准确提取及识别的问题,结合深度残差收缩网络(depth residual contraction network,DRSN)的优势,将同步提取变换(simultaneous extraction transformation,SET)和深度残差收缩网络结合的故障诊断方法应用于轴承故障诊断。首先利用同步提取变换时频分辨率高的特点,对采集到的滚动轴承外圈信号进行模态分解和处理,得到分解后的时频图像:然后对图像进行灰度处理,并进行降维,以适合DRSN模型输入
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