【摘 要】
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目的实现齿轮箱故障类型的智能识别诊断。方法针对传统故障诊断方法通用性不广、数据依赖强、泛化能力弱并需人工提取特征问题,提出一种基于条件变分自编码器的故障诊断方法
【机 构】
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重庆大学机械工程学院机械传动国家重点实验室
【基金项目】
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重庆市重点研发项目(cstc2018jszx-cyztzxX0032)
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目的实现齿轮箱故障类型的智能识别诊断。方法针对传统故障诊断方法通用性不广、数据依赖强、泛化能力弱并需人工提取特征问题,提出一种基于条件变分自编码器的故障诊断方法。以故障类别概率分布为目标并将振动信号频谱作为条件,通过条件变分自编码器,建立齿轮箱振动信号频谱到对应各故障下的条件概率模型,并通过多层神经网络结合变分推断方法进行训练优化,实现对齿轮箱各类型故障的高精度分类诊断。结果在仅有少量训练数据条件下,实现了准确的故障识别。结论条件变分自编码器在齿轮箱振动信号频谱概率分布建模上具有优异性能,对故障信号数据量
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