【摘 要】
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大型转动机械在工业生产过程中,轴承故障频发,呈现出一种“大数据”的特性,并且现场获取的故障数据往往是不完备和无标签的,亟需开发具有自学习能力的诊断算法。针对该研究提
【机 构】
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内蒙古工业大学电力学院,内蒙古自治区机电控制重点实验室,内蒙古北方龙源风力发电有限责任公司
【基金项目】
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国家自然科学基金(61763037),内蒙古自然科学基金(2019LH06007),内蒙古自治区科技计划项目。
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大型转动机械在工业生产过程中,轴承故障频发,呈现出一种“大数据”的特性,并且现场获取的故障数据往往是不完备和无标签的,亟需开发具有自学习能力的诊断算法。针对该研究提出一种基于双结构深度学习的轴承故障类型与损伤程度的智能诊断算法。该方法使用不完备的数据建模,分为故障类型自学习网络和故障损伤等级识别网络两个结构。对轴承故障信号进行形态学滤波,抑制部分噪声,增强信号的脉冲特征;对消噪后信号进行S变换得到时频图,获取故障类型的共性特征;并将时频图作为卷积神经网络(CNN)的输入,利用网络的相似性度量在目标空间对同
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