【摘 要】
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针对传统轴承故障智能诊断中特征学习困难,且需要掌握大量的信号处理方法和诊断经验,提出直接从原始数据出发对轴承故障状态进行分类识别的新方法。该方法通过深度学习利用原
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51665013);江西省青年科学基金项目(20161BAB216134)
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针对传统轴承故障智能诊断中特征学习困难,且需要掌握大量的信号处理方法和诊断经验,提出直接从原始数据出发对轴承故障状态进行分类识别的新方法。该方法通过深度学习利用原始振动数据训练堆栈自编码网络,由于免除了智能诊断的显式特征提取阶段,从而能够减少人工参与因素,摆脱了对大量信号处理技术与诊断经验的依赖。试验结果显示：所提出的方法能对轴承故障识别率达到97%,具有较好的识别能力,能够完成故障特征的自适应提取,增强了机械故障诊断的智能性。
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