|
|||||
|
|
| 基于电流信号和深度强化学习的电机轴承故障诊断方法 | |
| 作者姓名： | 李俊卿 王祖凡 王罗 胡晓东 秦静茹 何玉灵 |
| 作者单位： | 1. 华北电力大学电力工程系;2. 中国长江三峡集团有限公司;3. 华北电力大学机械工程系 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金（52177042）；;河北省自然科学基金（E2020502032）； |
| 摘 要： | 通过机理分析，确定电机电流中存在轴承的故障特征；利用电流信号的统计学指标完成对轴承故障特征的提取，并采用随机森林判断各统计学指标与轴承故障的关联程度；将筛选后的特征指标作为深度强化学习网络的输入，得到电机轴承的故障诊断模型。实例分析结果表明，所提方法具有较高的准确率和泛化能力。 |
| 关 键 词： | 电机 轴承 故障诊断 特征提取 深度强化学习 随机森林算法 |