購物車(0)
基于動態(tài)統(tǒng)計濾波與深度學(xué)習(xí)的智能故障診斷方法
關(guān)鍵詞：故障診斷 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 電流信號 深度學(xué)習(xí)
摘要：電流信號具有易采集、不易受環(huán)境噪聲影響的優(yōu)點,為難以通過振動傳感器采集信號的特殊設(shè)備提供了可行的監(jiān)測診斷思路,但電流信號也存在故障特征難以提取等問題。為此,將改進的動態(tài)統(tǒng)計濾波與深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DCNN)結(jié)合,提出一種基于電流信號進行機械設(shè)備智能故障診斷的方法。引入綜合信息量指標(biāo)(SIpq)優(yōu)化濾波效果,基于改進的動態(tài)統(tǒng)計濾波方法,使不同狀態(tài)信號間的特征差異最大化,以提高狀態(tài)識別精度;通過交替堆疊特征圖尺寸不變的卷積層與逐層遞減的池化層,構(gòu)建DCNN,提取電流信號中的高維故障特征。將動態(tài)統(tǒng)計濾波后的特征增強圖像輸入DCNN,識別故障類型。為驗證方法有效性,以不平衡、不對中、松動3種故障為對象進行故障類型識別,分析結(jié)果表明,所提方法可有效識別故障類型,與傳統(tǒng)的ANN、CNN等其他方法對比具有較好的識別精度。
儀器儀表學(xué)報雜志要求:
{1}注釋：將注釋按正文中出現(xiàn)的先后順序排列編號，用數(shù)字加圓圈標(biāo)注，并集中排列在正文后。
{2}來稿以未在國內(nèi)外正式發(fā)表為限。
{3}正文的層次標(biāo)題應(yīng)簡短明了，以15字為限，不用標(biāo)點符號，其層次的劃分及編號一律使用阿拉伯?dāng)?shù)字分級編號法。
{4}“題目”應(yīng)明晰（必要時可加副標(biāo)題），并附有200字左右以內(nèi)的“摘要”和3-5個“關(guān)鍵詞”。
{5}稿件研究內(nèi)容如獲得課題或基金資助，請注明其名稱及項目號。
注：因版權(quán)方要求，不能公開全文，如需全文，請咨詢雜志社
