【摘 要】
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传统滚动轴承故障诊断方法过度依赖专家经验,故障特征提取与选取困难。为此,提出一种基于同步压缩小波变换(synchrosqueezed wavelet transform,SST)和深度脊波网络(deep rid
【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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国家自然科学基金资助项目(51605022);北京市教委科技计划项目(SQKM201710016014);北京市优秀人才培养项目(2013D005017000013);北京市属高校基本科研业务费专项项目(X18217)
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传统滚动轴承故障诊断方法过度依赖专家经验,故障特征提取与选取困难。为此,提出一种基于同步压缩小波变换(synchrosqueezed wavelet transform,SST)和深度脊波网络(deep ridgelet network,DRN)的滚动轴承故障诊断方法。首先,对轴承振动信号进行SST变换,得到信号时频图像;其次,将时频图像进行双向二维主成分分析压缩,然后将其作为DRN的输入,进行自动特征提取和故障识别。试验结果表明,该方法能够对滚动轴承进行多工况和多种故障程度的有效识别,特征提取能力和识别
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