基于双树复小波和深度信念网络的轴承故障诊断

发布时间：2017-10-01 18:45

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【摘要】：提出了一种基于双树复小波(DTCWT)和深度信念网络(DBN)的轴承故障诊断新方法。采用DTCWT对轴承振动信号进行分解实验,结果表明DTCWT能够很好地将信号分解到不同频带。进而提取能量熵作为故障特征,采用DBN小样本分类模型对轴承故障进行分类,并与传统分类器进行比较,结果表明该方法能准确识别不同故障类型,扩展了DBN在机械故障诊断中的应用。
【作者单位】： 燕山大学电气工程学院;中南大学信息科学与工程学院;燕山大学机械工程学院;
【关键词】： 双树复小波 深度信念网络 受限波尔兹曼机 故障诊断
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51475405,61077071) 河北省自然科学基金资助项目(F2015203413,F2016203496,F2015203392)
【分类号】：TH133.3
【正文快照】： 0引言机械故障诊断是保证生产系统安全稳定运行和提高产品质量的重要手段,其研究的关键在于信号特征提取和模式识别[1]。小波变换在信号特征提取中得到大量成功应用,但实小波变换存在有平移敏感性、方向性差、缺乏相位信息等缺点。双树复小波(dual-tree complex wavelet trans

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本文编号：955061