基于EEMD的ICNN故障诊断方法

许同乐; 孟良; 孔晓佳; 苏元浩; 孙砚飞

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基于EEMD的ICNN故障诊断方法

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针对轴承微弱故障特征提取困难和故障诊断准确率低等问题,提出一种基于集合经验模态分解的改进卷积神经网络的故障诊断方法。首先,利用集合经验模态分解(EEMD)对信号进行降噪等预处理,并将预处理后的信号转换为二维信号;其次,为了解决数据特征不确定性和卷积神经网络(CNN)内部参数爆炸的问题,在CNN的卷积层和池化层之间增加批量归一化层进行标准化处理,得到改进的卷积神经网络(ICNN);最后,以风电机组轴承微弱故障数据集为例,验证了所提方法相较于其他诊断方法更具有优越性,能够有效提取故障特征,具有较高的准确率和诊断效率。

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来源
《北京邮电大学学报》 |2022年第2期|110-116|共7页
作者
许同乐; 孟良; 孔晓佳; 苏元浩; 孙砚飞;
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作者单位

山东理工大学机械工程学院;

淄博255049;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类机械运行与维修;
关键词
故障诊断; 集合经验模态分解; 卷积神经网络; 批量归一化;

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