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《中国航天第三专业信息网第四十届技术交流会暨第四届空天动力联合会议论文集——S09结构、强度和可靠性相关技术》2019年
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基于深度降噪极限学习机的旋转机械变工况故障诊断方法

逄珊  杨欣毅  于向财  王永华  
【摘要】:近年来,基于深度学习的诊断方法取得了比支持向量机等浅层模型方法更好的诊断性能,成为故障诊断领域新的研究趋势。然而现有研究大多针对训练和测试数据源于相同工况的封闭假设任务。当工况变化时,其诊断性能严重下降,影响其适用性。对此,本文提出一种新的解决方案:设计新型降噪极限学习自编码器,并利用其构造深度网络模型,直接从旋转机械的振动信号从提取鲁棒的深度特征;采用一种集成的极限学习机作为顶层分类器给出故障类型。将新方法与现有的深度学习方法进行综合比较试验,对变工况下旋转机械故障数据的诊断结果表明:新方法对工况变化具有更好的泛化性能,显著提高了变工况条件下的故障诊断精度。此外,新方法继承了极限学习机快速训练特点,比传统深度学习方法具有更高的学习效率。
【作者单位】:鲁东大学信息与电气工程学院 海军航空大学航空基础学院
【分类号】:TP18;TH133

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