论文摘要
针对超低速滚动轴承故障诊断困难问题,提出一种自适应噪声的完备集合经验模态分解(CEEMDAN)与深度信念网络(DBN)相结合的超低速滚动轴承故障声发射(AE)诊断方法。通过EEMD和CEEMDAN方法分别对轴承AE信号进行分解,结果表明,CEEMDAN具有较好的分解完备性和抗模态混叠性;将EEMD能量熵和CEEMDAN能量熵分别作为模式识别分类器的特征向量进行故障诊断,后者的识别准确率较高;通过与SVM、BP神经网络方法对比,DBN方法的模式识别效果更好,且表现出较好的稳定性。因此,文章所提方法能够有效的应用于超低速滚动轴承的故障诊断。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 张鹏林,徐桃萍,马小东,杨天雨
关键词: 声发射,故障诊断,能量熵,深度信念网络,超低速滚动轴承
来源: 组合机床与自动化加工技术 2019年09期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技
专业: 机械工业,自动化技术
单位: 兰州理工大学省部共建有色金属先进加工与再利用国家重点实验室
分类号: TP183;TH133.33
DOI: 10.13462/j.cnki.mmtamt.2019.09.019
页码: 77-80+84
总页数: 5
文件大小: 2362K
下载量: 273
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