【摘 要】
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针对复杂运行环境下大功率电动机故障诊断准确率不高、算法泛化能力差的问题,提出一种声振信号联合一维卷积神经网络(1D-CNN)故障诊断方法.首先对采集到的声信号采用背景噪声
【机 构】
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华北电力大学电气与电子工程学院,华北电力大学控制与计算机工程学院
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针对复杂运行环境下大功率电动机故障诊断准确率不高、算法泛化能力差的问题,提出一种声振信号联合一维卷积神经网络(1D-CNN)故障诊断方法.首先对采集到的声信号采用背景噪声库联合稀疏表示去除噪声,然后将声音信号进行带通滤波(7~20 kHz),叠加低频振动信号(7 kHz内)形成频带更完整的电动机状态表征信息.再对经过滤波提纯处理后的信息进行重叠式数据扩容,获取1D-CNN训练所需大量数据.最后将数据样本输入1D-CNN进行学习训练,采用局部均值归一化(local response normalizatio
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