【摘 要】
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为了提高复杂工况下滚动轴承故障诊断的准确性和鲁棒性,提出了基于振动信号多视角特征深度融合的故障诊断方法.首先,通过傅里叶变换、希尔伯特变换以及经验模态分解(EMD)提取
【机 构】
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东南大学火电机组振动国家工程研究中心,东南大学能源与环境学院
【基金项目】
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The National Natural Science Foundation of China (No. 51875100).
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为了提高复杂工况下滚动轴承故障诊断的准确性和鲁棒性,提出了基于振动信号多视角特征深度融合的故障诊断方法.首先,通过傅里叶变换、希尔伯特变换以及经验模态分解(EMD)提取滚动轴承振动信号的时域、频域及时频域特征;然后,利用随机森林模型(RF)选择多视角特征集中与轴承运行状态相关性较大的特征,将选出特征通过自编码器(AE)进行深度融合以进一步降低特征的冗余性;最后,将融合后的多视角特征作为支持向量机(SVM)的输入,以对其有效性进行评价.实验结果表明,提出的多视角特征融合的故障诊断方法能有效地反映轴承运行状态
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