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基于EEMD-DCNN方法的电机轴承故障状态诊断研究
1
作者
张杨钖
《防爆电机》
2024年第1期67-69,82,共4页
为了提高电机轴承故障状态诊断精度,设计了一种基于EEMD和DCNN的融合方法,实现局部特征的提取和特征图的输出。DCNN从5个不同单元中提取特征,通过全连接层整合相关特征且利用Softmax层完成分类工作,实现对数据短时特征的提取。研究结果...
为了提高电机轴承故障状态诊断精度,设计了一种基于EEMD和DCNN的融合方法,实现局部特征的提取和特征图的输出。DCNN从5个不同单元中提取特征,通过全连接层整合相关特征且利用Softmax层完成分类工作,实现对数据短时特征的提取。研究结果表明:采用的方式与BPNN、SVM、WDCNN相比,有着比较显著的优势,诊断效果较为平稳,且数次实验获得的指标标准差是0。该研究可以拓宽到其它的机械传动领域,具有很好的市场应用价值。
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关键词
故障诊断
经验模态分解
深度卷积神经网络
电机轴承
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职称材料
题名
基于EEMD-DCNN方法的电机轴承故障状态诊断研究
1
作者
张杨钖
机构
泰州技师学院智能制造教研组
出处
《防爆电机》
2024年第1期67-69,82,共4页
文摘
为了提高电机轴承故障状态诊断精度,设计了一种基于EEMD和DCNN的融合方法,实现局部特征的提取和特征图的输出。DCNN从5个不同单元中提取特征,通过全连接层整合相关特征且利用Softmax层完成分类工作,实现对数据短时特征的提取。研究结果表明:采用的方式与BPNN、SVM、WDCNN相比,有着比较显著的优势,诊断效果较为平稳,且数次实验获得的指标标准差是0。该研究可以拓宽到其它的机械传动领域,具有很好的市场应用价值。
关键词
故障诊断
经验模态分解
深度卷积神经网络
电机轴承
Keywords
Fault diagnosis
empirical mode decomposition
deep convolutional neural network
motor bearing
分类号
TM307 [电气工程—电机]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于EEMD-DCNN方法的电机轴承故障状态诊断研究
张杨钖
《防爆电机》
2024
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