基于全矢谱-深度置信网络的转子故障诊断方法研究 |
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作者姓名: | 李泽东 李志农 陶俊勇 许贝 |
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作者单位: | 南昌航空大学无损检测技术教育部重点实验室,南昌 330063;国防科学技术大学装备综合保障技术重点实验室,长沙 410073 |
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基金项目: | 国家自然科学基金;装备预研基金项目;南昌航空大学研究生创新专项资金项目 |
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摘 要: | 针对传统方法采用单通道信息进行设备故障诊断容易造成误判以及传统故障诊断需要大量专家经验知识的不足,结合全矢谱技术在多通道信息融合中可以全面反映振动信号特征的优势,以及深度学习具有强大的自特征提取能力和较好的模式识别能力,提出了一种基于全矢谱-深度置信网络的转子故障智能诊断方法.对采集到的多通道的机械振动信号利用全矢谱技...
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关 键 词: | 深度置信网络 全矢谱 故障诊断 信息融合 自特征提取 |
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