| 基于數據驅動的滾動軸承早期故障診斷方法 | |
| 所屬分類：技術論文 | |
| 上傳者：wwei | |
| 文檔大小：2695 K | |
| 標簽： 數據驅動 滾動軸承 故障診斷 | |
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| 文檔介紹：針對滾動軸承早期故障振動信號微弱、特征提取困難的問題，提出了一種基于數據驅動的滾動軸承早期故障診斷方法。首先利用最小包絡熵作為適應度函數并基于改進的麻雀算法優化變分模態分解的模態分量K和懲罰因子α，然后利用選取的最佳模態分量構造增強后的特征向量，最后將特征向量作為輸入送入CNN-BiLSTM網絡中實現滾動軸承的故障診斷。所提方法在本地實驗室軸承故障診斷數據集進行了驗證，結果表明，所提的特征增強并利用深度神經網絡的ENVMD-CNN-BiLSTM故障診斷方法在準確性和時效性上具有優勢，具有一定的工程應用價值。 | |
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