| 基于DDAE-GRA的滚动轴承早期故障诊断 |
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| 引用本文： | 廉冰娴,闫波,邓振明,史珂.基于DDAE-GRA的滚动轴承早期故障诊断[J].轴承,2023(11):76-80. |
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| 作者姓名： | 廉冰娴 闫波 邓振明 史珂 |
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| 作者单位： | 1. 山西机电职业技术学院;2. 江苏大学机械工程学院;3. 厦门欧贝传动科技股份有限公司 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目(51905218)； |
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| 摘 要： | 提出一种将深度降噪自编码(DDAE)和灰色关联度分析(GRA)相结合的滚动轴承早期故障诊断方法。使用DDAE提取轴承振动信号的特征，以正常样本特征作为灰色关联分析的参考序列，计算滚动轴承全寿命周期数据样本特征与正常样本特征的关联程度作为轴承性能退化的指标，绘制性能退化曲线并使用3σ阈值判定轴承早期失效时间。对辛辛那提大学轴承数据集外圈故障轴承的分析结果表明：DDAE-GRA模型识别的轴承故障发生在第533个样本，该样本包络谱中出现了明显的外圈故障特征频率及其倍频；DDAE-GRA模型比小波包分解-GRA,DDAE-FCM,DDAE-SVDD具备更好的鲁棒性，更适用于滚动轴承早期故障监测。
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| 关 键 词： | 滚动轴承 故障诊断 编码器 灰色关联分析 包络解调 |
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