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基于快速排序绝对值特性全连接分类器的轴承故障诊断
作者姓名:胡立坤  孙勤同  殷林飞
作者单位:广西大学电气工程学院
基金项目:国家自然基金(52107081);;广西省自然基金(AA22068071)项目资助;
摘    要:工业生产中的机械设备故障是一个反复出现的问题。一个微小的故障会对机械设备造成不可逆转的损伤。严重的机械设备故障会导致企业生产部门停产,进而导致企业的经济效益下降。提供准确及时地故障诊断能最大程度避免轴承故障的出现。提出一种快速排序绝对值特性全连接分类器(fast sorted absolute feature Fully-connected classifier, FSAFCC)用于轴承的故障识别。FSAFCC有两个部分。FSAFCC第1部分是数据预处理部分。数据预处理部分是对采集到的原始信号进行随机时刻截取、取绝对值和排序的操作。FSAFCC的第2部分是利用全连接分类器进行轴承的故障分类。FSAFCC在数据预处理部分只需要进行取绝对值和重新排序的计算;FSAFCC的数据预处理部分计算步骤简单,而且计算量很小,所以FSAFCC的运算速度很快。FSAFCC方法在美国西储大学轴承故障数据集,轴向柱塞液压泵数据集和自吸离心泵数据集中进行实验,实验结果表明,FSAFCC的方法在轴承故障诊断领域不但有着很高的准确度,而且所用时间很短。

关 键 词:轴承故障诊断  快速排序绝对值特性  全连接层
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