论文摘要
针对滚动轴承故障特征提取和分类需要进行有监督训练才能实现等问题,提出了一种基于奇异值分解(SVD)和时域统计特征分析并结合堆栈稀疏自编码器(SAE)以及Softmax分类器实现滚动轴承故障诊断方法。该方法利用Hankle矩阵对原始数据进行矩阵重构,利用奇异值分解和时域分析对重构后的故障信号进行特征预提取,融合两种特征并输入到堆栈稀疏自编码器中进行特征优化,将优化后的特征输入到Softmax分类器中进行分类识别。实验结果表明,3种工况下10类故障数据的识别准确率均在96%左右,且高于文中其他方法,因此该方法能有效地进行滚动轴承复杂信号的特征预处理以及分类。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 曹浩,陈里里,司吉兵,任君兰
关键词: 滚动轴承故障,奇异值分解,时域分析,堆栈稀疏自编码器
来源: 计算机工程与应用 2019年20期
年度: 2019
分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑
专业: 机械工业,电信技术
单位: 重庆交通大学机电与车辆工程学院
基金: 重庆市基础与前沿研究计划项目(No.cstc2016jcyjA0526),重庆市教委科学技术研究项目(No.KJ1600519),重庆市社会事业与民生保障科技创新专项项目(No.cstc2017shmsA30016)
分类号: TN911.7;TH133.3
页码: 257-262+270
总页数: 7
文件大小: 1736K
下载量: 410
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标签:滚动轴承故障论文; 奇异值分解论文; 时域分析论文; 堆栈稀疏自编码器论文;