【摘 要】
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为增强基于振动信号的列车滚动轴承故障的诊断准确性,提出一种采用MED辅助特征提取的卷积神经网络模型。首先采用MED理论对振动信号进行处理,再将其与原信号构成二维张量送入
【机 构】
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西南交通大学机械工程学院,中车长春轨道客车股份有限公司
【基金项目】
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国家重点研发计划(2018YFB1201904-04)
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为增强基于振动信号的列车滚动轴承故障的诊断准确性,提出一种采用MED辅助特征提取的卷积神经网络模型。首先采用MED理论对振动信号进行处理,再将其与原信号构成二维张量送入卷积神经网络进行训练。这样,既在一定程度上突出信号中故障引起的冲击成分,使得故障特征更容易被卷积神经网络提取出来,也完整地保留原信号中的信息,不影响信息的完整性。采用实测轴承数据进行性能分析和验证,对比直接使用CNN的方法。结果表明:该模型确拥有更好的性能,在测试集与训练集来自于不同运行速度数据的情况下,表现出更好的泛化能力,更高的诊断准确
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