【摘 要】
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采用基于改进聚合经验模态分解(EEMD)与自回归(AR)模型提取故障特征,利用深度置信网络(DBN)实现风机轴承的高精度故障诊断。风机轴承振动信号经过改进的EEMD,选择前4个IMF分
【机 构】
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江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61572237)
论文部分内容阅读
采用基于改进聚合经验模态分解(EEMD)与自回归(AR)模型提取故障特征,利用深度置信网络(DBN)实现风机轴承的高精度故障诊断。风机轴承振动信号经过改进的EEMD,选择前4个IMF分量建立自回归模型,利用最小二乘方法求出AR模型的自回归参数。将自回归系数作为DBN的输入参数,并在DBN中加入批量归一化层进行优化,利用DBN从信号中挖掘出具有代表性的高阶特征,实现轴承的故障分类。仿真实验表明:所提方法能够对风机轴承不同故障进行特征提取,并且与传统的反向传播神经网络(BPNN)、支持向量机(SVM)相比有较
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