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改进MSEA-CNN的船舶电机轴承故障诊断方法
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作者 李忠 王闻恺 王鹏飞 《舰船科学技术》 北大核心 2022年第14期119-122,共4页
由于舰船电机轴承信号类型较多,且大多数为无用信号,降低了故障信号分量之间的相关性,因此研究改进MSEA-CNN的船舶电机轴承故障诊断方法。利用自适应线性神经网络,设计移除非轴承故障分量滤波器,在轴承振动信号内剔除非故障信号分量,提... 由于舰船电机轴承信号类型较多,且大多数为无用信号,降低了故障信号分量之间的相关性,因此研究改进MSEA-CNN的船舶电机轴承故障诊断方法。利用自适应线性神经网络,设计移除非轴承故障分量滤波器,在轴承振动信号内剔除非故障信号分量,提取轴承故障信号分量。通过生成式对抗神经网络,得到各故障信号分量的样本标签,实现故障信号分量分类。融合样本标签与故障信号分量,获取故障诊断训练集。利用注意力与多尺度卷积神经网络,建立故障诊断模型。实验证明:该方法可有效提取故障信号分量;该方法提取故障信号分量特征间的相关系数较低,说明该方法具备较优的特征提取效果。 展开更多
关键词 对抗神经网络 船舶电机 轴承故障 滤波器 故障信号分量 诊断模型
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Detecting Singularities with Harmonic Wavelets
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作者 CATTANI Carlo 杨建国 《Journal of Donghua University(English Edition)》 EI CAS 2009年第5期544-548,共5页
A simple method,based on harmonic wavelet analysis is proposed for the decomposition of a given energy bounded signal into a periodic signal and a pulse.Alike a denoising method,the first part signal it might represen... A simple method,based on harmonic wavelet analysis is proposed for the decomposition of a given energy bounded signal into a periodic signal and a pulse.Alike a denoising method,the first part signal it might represent a smooth periodic function while the pulse is a singular unpredicted perturbation (taken as a fault).It will be shown that,under some general conditions,by a simple projection into two disjoint space of functions we can easily separate the periodic component of the signal from the fault (represented by the singular pulse). 展开更多
关键词 WAVELETS SIGNAL noise Fourier series
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