【摘 要】
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机械旋转部件故障诊断中,时变的噪声干扰和动态的运转状态直接影响系统故障诊断正确率.文中基于深度置信网络(DBN)提取数据深层信息的能力,结合固定学习步长的信号分解技术提取故障特征;进一步针对DBN作为无监督学习的不足,结合奇异值分解技术,将监督信息融入到特征训练强化过程中,建立半监督视角下深度置信网络(S-DBN)分析架构,降低噪声干扰,实现旋转机械系统的智能故障诊断;最后,结合变工况滚动轴承系统采集数据,基于S-DBN计算不同程度信号干扰下智能故障诊断平均正确率为97.14％.与传统DBN网络等4种方法
【机 构】
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上海交通大学机械与动力工程学院,上海200240
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机械旋转部件故障诊断中,时变的噪声干扰和动态的运转状态直接影响系统故障诊断正确率.文中基于深度置信网络(DBN)提取数据深层信息的能力,结合固定学习步长的信号分解技术提取故障特征;进一步针对DBN作为无监督学习的不足,结合奇异值分解技术,将监督信息融入到特征训练强化过程中,建立半监督视角下深度置信网络(S-DBN)分析架构,降低噪声干扰,实现旋转机械系统的智能故障诊断;最后,结合变工况滚动轴承系统采集数据,基于S-DBN计算不同程度信号干扰下智能故障诊断平均正确率为97.14％.与传统DBN网络等4种方法作比较,不同程度噪声干扰下,S-DBN具有较好的准确性、泛化性和抗噪性.
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