【摘 要】
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为了实现轴承多源异构故障数据的特征融合,达到提高故障诊断精度的目的,提出了基于深度神经网络的多源故障特征融合方法。介绍了堆叠自编码器和卷积神经网络原理;使用堆叠自编码器提取了一维振动数据的故障特征,使用卷积神经网络提取了二维图像数据的故障特征;为了充分发挥多源异构故障数据的关联性和互补性,使用深度神经网络将一维数据特征和二维数据特征进行交替优化和融合,提取更加能够反映故障特性的隐藏融合特征。以凯斯西储大学轴承故障数据为基础设计了三组实验,由实验结果可以看出,基于融合特征的故障诊断精度比单独使用一维数据特征
【机 构】
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江西交通职业技术学院汽车工程系,吉林农业科技学院,湖南大学
【基金项目】
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2018年度湖南省自然科学基金(2018HN1006)。
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为了实现轴承多源异构故障数据的特征融合,达到提高故障诊断精度的目的,提出了基于深度神经网络的多源故障特征融合方法。介绍了堆叠自编码器和卷积神经网络原理;使用堆叠自编码器提取了一维振动数据的故障特征,使用卷积神经网络提取了二维图像数据的故障特征;为了充分发挥多源异构故障数据的关联性和互补性,使用深度神经网络将一维数据特征和二维数据特征进行交替优化和融合,提取更加能够反映故障特性的隐藏融合特征。以凯斯西储大学轴承故障数据为基础设计了三组实验,由实验结果可以看出,基于融合特征的故障诊断精度比单独使用一维数据特征
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