10.3969/j.issn.1000-386x.2021.09.018
基于Teager能量谱和卷积神经网络的滚动轴承故障诊断
在智能制造环境下,针对滚动轴承在变负载驱动环境下特征提取难、故障诊断准确率低的问题,提出基于Teager能量谱和卷积神经网络的滚动轴承故障诊断方法.将不同负载驱动下的多种故障振动信号,通过计算Teager能量算子之后进行快速傅里叶变换,绘图得到Teager能量谱图,形成数据集.使用数据集训练改进的卷积神经网络,得到滚动轴承的故障诊断模型,并通过该模型进行故障诊断.经过实验验证,在变负载驱动环境下,使用Teager能量谱图进行故障诊断结果优于使用原始信号时域图和频域图,轴承不同故障的诊断准确率达到93.35％,同时方法使用卷积神经网络解决了人工提取特征不全面、诊断效率低的问题,具有一定的实用性.
滚动轴承;故障诊断;卷积神经网络;Teager能量谱图
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TP39(计算技术、计算机技术)
2021-09-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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