【摘 要】
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提取滚动轴承有效的故障特征参数是轴承故障诊断重要的组成部分,针对支持向量机(Support Vector Machine,SVM)难以表征被测信号与轴承健康状况之间复杂的映射关系,以及高维数
【机 构】
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大连理工大学振动工程研究所,大连116023
【出 处】
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第十二届全国振动理论及应用学术会议
论文部分内容阅读
提取滚动轴承有效的故障特征参数是轴承故障诊断重要的组成部分,针对支持向量机(Support Vector Machine,SVM)难以表征被测信号与轴承健康状况之间复杂的映射关系,以及高维数据下特征选取困难的问题,提出一种结合稀疏自动编码器(Sparse Auto-Encoder,SAE)与SVM的方法.首先,提取振动信号的时域、频域和时频域特征构成高维特征向量;其次,采用深度稀疏自动编码器对特征向量进行学习,并提取深度特征,输入到SVM中进行训练;最后,采用有标签数据对结构进行微调,优化训练模型.为评估方法有效性,采用实验室数据进行测试,并与传统SVM方法进行比较,结果显示该方法具有更好准确性和稳定性.
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