基于数据驱动的滚动轴承早期故障诊断方法
所屬分類：技术论文
上傳者：wwei
文檔大小：2695 K
標(biāo)簽： 数据驱动 滚动轴承 故障诊断
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文檔介紹：针对滚动轴承早期故障振动信号微弱、特征提取困难的问题，提出了一种基于数据驱动的滚动轴承早期故障诊断方法。首先利用最小包络熵作为适应度函数并基于改进的麻雀算法优化变分模态分解的模态分量K和惩罚因子α，然后利用选取的最佳模态分量构造增强后的特征向量，最后将特征向量作为输入送入CNN-BiLSTM网络中实现滚动轴承的故障诊断。所提方法在本地实验室轴承故障诊断数据集进行了验证，结果表明，所提的特征增强并利用深度神经网络的ENVMD-CNN-BiLSTM故障诊断方法在准确性和时效性上具有优势，具有一定的工程应用价值。
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