基于VMD与CNN的滚动轴承故障诊断方法

闫佳瑛; 朱希安

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基于VMD与CNN的滚动轴承故障诊断方法

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为提高滚动轴承故障诊断的智能性及准确性,针对传统模型难以提取故障特征的问题,提出了一种基于变分模态分解(VMD)及卷积神经网络(CNN)的滚动轴承故障混合特征提取及诊断方法.首先,将滚动轴承的原始振动信号进行变分模态分解;然后,为减少模型运算复杂度并缩减时间成本,利用峭度准则筛选分解后的若干模态分量;最后,将模态分量与振动信号共同结合构成二维特征矩阵,作为卷积神经网络模型的输入,达到对故障状态准确识别的目的.仿真结果表明,所提方法实现了对电机轴承状态的准确诊断.与传统诊断分析方法相比,轴承故障识别准确率更高,对实际工程应用具有重要意义.

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来源
《北京信息科技大学学报（自然科学版）》 |2020年第6期|84-89|共6页
作者
闫佳瑛; 朱希安;
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作者单位

北京信息科技大学信息与通信工程学院北京100101;

北京信息科技大学信息与通信工程学院北京100101;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类滚动轴承;
关键词
故障诊断; 变分模态分解; 峭度准则; 卷积神经网络;

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