基于深度置信网络的齿轮箱智能诊断方法

段礼祥; 赵剑平; 曲海涛; 张德军; 秦天飞

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基于深度置信网络的齿轮箱智能诊断方法

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摘要

针对油田现场强背景噪声干扰下,难以实现齿轮箱故障精确诊断的问题,提出基于深度置信网络(deep belief network,DBN)的齿轮箱智能诊断方法.首先运用变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)对齿轮箱振动信号分别进行分解;然后依据互相关准则对小于阈值的模态运用最大相关峭度解卷积(maximum correlated kurtosis deconvolution,MCKD)进行降噪滤波处理,并对降噪后的信号进行重构;最后构造故障特征集,实现基于DBN的故障特征自适应挖掘与故障模式智能识别.对现场的齿轮箱故障诊断表明,本文方法具有自适应性,能显著提高故障分类准确率,为保障油田设备安全可靠运行提供了依据.

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来源
《科学技术与工程》 |2020年第27期|11099-11104|共6页
作者
段礼祥; 赵剑平; 曲海涛; 张德军; 秦天飞;
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作者单位

中国石油大学(北京)安全与海洋工程学院北京102249;

中国石油大学(北京)安全与海洋工程学院北京102249;

中国石化胜利油田分公司地面工程维修中心东营257000;

中国石油塔里木油田分公司库尔勒841000;

中国石油大学(北京)安全与海洋工程学院北京102249;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类机械传动机构;
关键词
齿轮箱; 深度置信网络; 变分模态分解; 最大相关峭度解卷积; 故障诊断;

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