基于小波包-AR谱和深度学习的轴承故障诊断研究
Research on bearing fault diagnosis based on wavelet packet-auto regressive model spectrum and deep learning
1. 山东电子职业技术学院 智能制造工程系, 济南 250200
2. 山东大学 控制科学与工程学院, 济南 250061
摘要
针对轴承故障信号的非平稳性和非线性的特点，采用小波包分解和自回归（auto-regressive，AR）谱估计相结合的方法提取振动信号特征值；为了提高诊断结果的精度，提出用深度信念网络（deep believe network，DBN）进行诊断模型训练。首先，对轴承振动信号进行小波包分解和自回归谱估计，计算不同频段的能量实现轴承故障特征提取；其次，将提取到的特征值作为深度信念网络的输入向量，进行模型训练；最后，用训练好的模型进行故障诊断。为验证所提方法的有效性，采用美国凯斯西储大学提供的旋转轴承数据集，将提出的算法与三种故障诊断方法进行对比实验。实验结果表明，所提方法具有更好的诊断性能。
基金项目
山东省重点研发计划资助项目(2016ZDJS02B03)
山东省重大科技创新工程项目(2017CXGC0601)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.04.0261
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2019年第36卷 第6期
所属栏目: 系统应用开发
出版页码: 1758-1761,1766
文章编号: 1001-3695(2019)06-033-1758-04
发布历史
[2019-06-05] 印刷出版
引用本文
贺思艳, 刘亚, 田新诚. 基于小波包-AR谱和深度学习的轴承故障诊断研究 [J]. 计算机应用研究, 2019, 36 (6): 1758-1761,1766. (He Siyan, Liu Ya, Tian Xincheng. Research on bearing fault diagnosis based on wavelet packet-auto regressive model spectrum and deep learning [J]. Application Research of Computers, 2019, 36 (6): 1758-1761,1766. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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