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对机械装备轴承等关键对象的健康状态监测正在步入大数据、智能化时代。传统的轴承故障诊断方法大多数依靠人工提取特征,这需要依赖于复杂的信号处理方法以及丰富的专业经验积累。深度学习方法作为一种可以学习数据深层次特征的新的机器学习方法,将其引入机械故障诊断领域,并对其运行效率、故障识别精度进行提升,将进一步提高基于深度学习方法在故障诊断领域的实用性。提出一种基于Nesterov动量法的独立自适应学习率优化的深度信念网络,引入Nesterov动量法代替传统动量法预测参数下降的位置,控制参数达到最优点的速度,避免了传统动量法引起的错过最优点问题;利用独立自适应学习率在梯度更新时自适应选择下降步长,加快模型训练,提高模型的泛化能力。试验结果表明,在诊断精度上,相比支持向量机和标准深度信念网络,提出的方法对不同载荷工况下轴承故障识别均获得了最高的精度;在运行效率上,相比现有一些优化算法,该优化模型能够稳定有效的加快模型训练速度,提升深度信念网络的泛化能力,有效地实现轴承故障诊断。 相似文献
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针对信号被平稳脉冲噪声污染的场合,提出了一种从含噪信号中检测脉冲噪声并降噪的脉冲噪声消除方法.该方法选择脉冲噪声能量相比含噪信号能量最为显著的小波包树节点,并利用该节点小波包系数重构信号进而检测脉冲噪声的时域分布.在降噪中,该方法于小波包域内估计脉冲噪声的能量分布并依据估计结果计算每段脉冲噪声的滤波阀值.将该方法用语音增强实验验证,结果表明所提出的检测算法能获得较好的检测结果,而提出的降噪算法能显著地改善信噪比,获得较好的降噪效果.将文中的检测算法应用于轴承故障检测的信号预处理,进一步验证了方法的有效性. 相似文献
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轴承故障会导致振动信号中出现冲击响应成分,可通过对冲击响应成分的周期的检测与提取, 进行局部故障诊断。但在复杂工况下,故障脉冲易被周围噪声淹没,在分析EEMD和形态学滤波方法的基础上,将EEMD方法与形态学滤波方法相结合,提出结构元素(SE)选择方法,并用于本征模态信号中冲击响应特征的提取。通过将该方法用于轴承外圈、内圈局部故障状态下的特征的检测,结果表明该方法能有效提取周期性脉冲成分并抑制噪声。 相似文献
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大型振动台夹具的模态分析及结构改进 总被引:1,自引:0,他引:1
振动台夹具是振动台上用以固定被试件的关键结构件,首先应满足被试件的安装要求,其次为了能在试验频率范围内对被试件开展振动试验,其结构模态应有尽量高的固有频率,并避免与试件发生共振耦合。在设计夹具的基础上,分析其前十阶的固有模态,并根据其固有频率的高低改进了结构,使得模态符合试验要求。 相似文献
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表面粗糙度是光学元件表面质量的重要评价指标之一。传统的粗糙度检测方法大多采用离线方法,无法实现在线表征。为此讨论了一种基于声发射检测技术的表面粗糙度监测方法,利用改进的表面粗糙度检测装置,采集不同粗糙度下声发射信号;由于传统方法存在一定的局限性,因此提出了基于小波分解系数有效值统计特征的表面粗糙度监测方法,通过对摩擦抛光的声发射信号进行特征提取,来辨识粗糙度。研究结果表明,利用该方法所提取出的特征可以对表面粗糙度进行有效区分,验证了其是光学元件表面粗糙度声发射监测的有效方法。 相似文献
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基于瞬态冲击响应参数辨识的轴承故障特征检测 总被引:3,自引:0,他引:3
旋转机械的局部故障导致振动信号中出现冲击响应信号,可通过对冲击响应信号的检测与提取,进行局部故障诊断。在Laplace小波相关滤波法识别冲击响应信号的特征参数的基础上,针对周期性冲击响应信号的检测,提出了循环Laplace小波相关滤波法。通过不同信噪比下周期多冲击响应仿真信号中冲击响应成分特征参数辨识及周期检测,验证了方法的有效性。将循环Laplace小波相关滤波法应用于轴承外圈局部严重故障和轻微故障下冲击响应振动信号的辨识,成功识别故障特征的响应参数以及周期。 相似文献
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智能故障诊断技术能有效保障机械设备安全运行,传统的轴承故障诊断通常假设标记的源域和未标记的目标域数据服从同一分布。然而,在实际的诊断场景中,轴承数据的条件分布和边缘分布往往不满足同分布假设。此外,在原始欧氏空间执行自适应分布对齐时,特征扭曲难以消除,从而影响故障诊断性能。通过提出一种具有流形特征学习和动态分布对齐的自适应轴承故障诊断模型,来解决上述问题。首先,在格拉斯曼流形中构造测地线流式核,提取与轴承故障信息相关的固有流形特征表示,以避免数据特征扭曲;其次,通过■-distance定义一个跨域自适应因子来动态评估流形特征的条件分布和边缘分布;最后,基于结构风险最小化原则迭代求解一个跨域分类器,进而预测目标域样本标签。通过多个指标的实验分析,表明该模型能够有效避免特征扭曲,并利用动态权值调整跨域数据条件分布和边缘分布的相对重要性,验证了所提方法的有效性。 相似文献