【摘 要】
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针对现有数据驱动型轴承健康状态评估方法普遍存在的特征信息损失大、泛化能力弱和数据依赖强等问题,提出了一种面向高熵特征数据的变分自编码器(variational auto-encoder,
【机 构】
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重庆大学机械传动国家重点实验室,重庆市计量质量检测研究院
【基金项目】
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重庆市重点资助项目(cstc2017rgzn-zdyfx0007)
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针对现有数据驱动型轴承健康状态评估方法普遍存在的特征信息损失大、泛化能力弱和数据依赖强等问题,提出了一种面向高熵特征数据的变分自编码器(variational auto-encoder,简称VAE)轴承健康状态评估模型。该模型通过学习健康状态下轴承振动信号频谱在特征空间中的高维潜在概率分布,实现对轴承运行健康状态的定量评估。首先,对基于VAE的健康状态评估模型进行理论阐述;其次,建立基于变分证据下界的状态评估指标;最后,通过对比实验证明:变分自编码器在处理轴承运行状态评估方面具有良好的准确度,对异常状态更
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