【摘 要】
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实时、快速、批量地对振动信号进行处理成为故障诊断领域的未来发展趋势,但是可能会带来数据维数灾难问题。针对在样本较大情况下深度学习运行时间较长,以及层与层之间节点数
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51175057)
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实时、快速、批量地对振动信号进行处理成为故障诊断领域的未来发展趋势,但是可能会带来数据维数灾难问题。针对在样本较大情况下深度学习运行时间较长,以及层与层之间节点数的减少使得故障识别准确率较低问题,提出首先计算原始时域信号的频谱在不同偏移点数下的相关峭度值(FCKT)作为新的样本数据,并结合深度自编码神经网络实现轴承的智能故障分类。新样本相对于原始样本,实现了数据的维数约减,缩短了样本集的分析时间。同时,在保持各样本数据原有信息的基础上,使得样本之间差异性更突出。另外,该方法在避免深度学习算法层与层之间的权值根据经验设定的同时,解决了通过逐层减少隐含层节点数来提高计算效率时带来的分类识别准确率降低的问题。最后,通过试验数据对比分析验证了算法的有效性。
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