摘 要: | 针对真实环境中复杂变工况情况下轴承故障检测问题,提出一种基于小波包分解(Wavelet Packet Decomposition,WPD)和优化宽度学习系统(Broad Learning System,BLS)的轴承故障检测方法(简称WBLS)。首先,小波包分解非平稳时变轴承信号,提取尺度系数和小波系数作为二维的时频特征;其次,将二维时频特征输入BLS网络和具有增量学习的BLS网络映射成特征节点和增量节点,借助伪逆计算BLS网络的权重;最后,将特征节点、增量节点拼接与权重同时输出,完成BLS网络训练,进行测试分类。通过在CWRU公开数据集上的实验结果表明,基于WBLS的方法分类准确率为97.67%,网络训练耗时9.62 s,说明该方法能在保持较优分类准确率的同时,快速完成训练,节省大量时间。
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