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基于SWDAE-SVC的矿用齿轮箱自监督故障诊断方法
1
作者
李鑫
《机械设计与制造工程》
2023年第10期21-24,共4页
针对矿用齿轮箱振动数据易受噪声污染且故障类别标注困难问题,提出了一种基于栈式小波降噪自编码器(SWDAE)和支持向量聚类(SVC)的自监督故障诊断方法。首先,将小波映射函数引入栈式降噪自编码器(SDAE)模型,以实现强噪声下矿用齿轮箱的...
针对矿用齿轮箱振动数据易受噪声污染且故障类别标注困难问题,提出了一种基于栈式小波降噪自编码器(SWDAE)和支持向量聚类(SVC)的自监督故障诊断方法。首先,将小波映射函数引入栈式降噪自编码器(SDAE)模型,以实现强噪声下矿用齿轮箱的敏感故障特征提取。然后,利用所得高层抽象特征构建SVC模型,以实现无标签信息下的矿用齿轮箱故障诊断。实验结果表明,所提SWDAE-SVC方法具有优异的故障诊断性能。
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关键词
故障诊断
栈式降噪自编码器
小波映射函数
支持向量聚类
矿用齿轮箱
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职称材料
题名
基于SWDAE-SVC的矿用齿轮箱自监督故障诊断方法
1
作者
李鑫
机构
中国矿业大学机电工程学院
出处
《机械设计与制造工程》
2023年第10期21-24,共4页
基金
中央高校基本科研业务费项目(20230N1048)
江苏省自然科学基金(BK20231064)。
文摘
针对矿用齿轮箱振动数据易受噪声污染且故障类别标注困难问题,提出了一种基于栈式小波降噪自编码器(SWDAE)和支持向量聚类(SVC)的自监督故障诊断方法。首先,将小波映射函数引入栈式降噪自编码器(SDAE)模型,以实现强噪声下矿用齿轮箱的敏感故障特征提取。然后,利用所得高层抽象特征构建SVC模型,以实现无标签信息下的矿用齿轮箱故障诊断。实验结果表明,所提SWDAE-SVC方法具有优异的故障诊断性能。
关键词
故障诊断
栈式降噪自编码器
小波映射函数
支持向量聚类
矿用齿轮箱
Keywords
fault diagnosis
stacked denoising autoencoder
wavelet mapping function
support vector clustering
mine gearbox
分类号
TH17 [机械工程—机械制造及自动化]
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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SWDAE-SVC的矿用齿轮箱自监督故障诊断方法
李鑫
《机械设计与制造工程》
2023
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