【摘 要】
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针对航空发动机中介轴承故障信号难于识别的特点,提出了一种深度梯度提升模型(DeepGBM)对振动信号特征进行逐层学习以提高分类模型的准确率。开展某型航空发动机中介轴承故障
【基金项目】
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国家自然科学基金(11702177);辽宁省自然科学基金(20180550650);中央高校基本科研业务费专项基金(2018YJS032)
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针对航空发动机中介轴承故障信号难于识别的特点,提出了一种深度梯度提升模型(DeepGBM)对振动信号特征进行逐层学习以提高分类模型的准确率。开展某型航空发动机中介轴承故障模拟实验,并采用经验模式分解(EMD)方法对采集的振动信号进行分解,提取内蕴模式函数(IMF)分量非线性动力学参数样本熵作为原始故障特征。采用Deep-GBM对中介轴承内环故障、内环和滚动体综合故障、正常、滚棒剥落、滚棒划伤五种不同状态进行识别。实验结果表明,所提出的Deep-GBM故障诊断准确率达到87%,相对于传统的机器学习模型准确率最高提升了28%,并具有良好的泛化能力。
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