基于变分模式提取的滚动轴承故障诊断方法研究.pdf

基于深度卷积变分自编码器的滚动轴承故障诊断方法研究.docx 基于深度卷积变分自编码器的滚动轴承故障诊断方法研究 一、引言 滚动轴承作为机械设备中不可或缺的部件，其运行状态直接关系到整个设备的性能和寿命。因此，对滚动轴承的故障诊断显得尤为重要。传统的故障诊断方法主要依赖于专家的经验和知识，但这种方法存在主观性、耗时且难以大规模应用的问题。近年来，随着深度学习技术的发展，基于数据驱动的故障诊断方法逐渐成为研究热点。本文提出了一种基于深度卷积变分自编码器的滚动轴承故障诊断方法，旨在提高故障诊断的准确性和效率。二、相关技术背景 2.1深度卷积变分自编码器深度卷积变分自编码器（DCVAE）是一种结合了深度学习和变分自编码器的无监督学习方法。它通过学习数据的潜

2025-02-25 约4.38千字 9页立即下载

基于参数优化变分模态分解的滚动轴承微弱故障诊断研究.pptx 基于参数优化变分模态分解的滚动轴承微弱故障诊断研究汇报人：2024-01-28 目录引言滚动轴承微弱故障特征与诊断难点参数优化变分模态分解原理及算法基于参数优化变分模态分解的故障诊断模型构建实验验证与结果分析结论与展望CONTENTS 01引言CHAPTER 滚动轴承是机械设备中的关键部件，其运行状态直接影响设备的性能和可靠性。微弱故障是滚动轴承早期故障的一种表现形式，及时诊断可以避免故障恶化，减少维修成本。参数优化变分模态分解是一种有效的信号处理方法，适用于滚动轴承微弱故障诊断。研究背景和意义国内外学者在滚动轴承故障诊断方面开展了大量研究，提出了多种信号处理方法。变分模态分解作为一种新兴的

2024-06-13 约3.49千字 27页立即下载

基于VMD混合特征提取和ANFIS的滚动轴承故障诊断方法.pptx 汇报人：基于VMD混合特征提取和ANFIS的滚动轴承故障诊断方法2024-01-21 目录引言VMD混合特征提取ANFIS模型构建与训练基于VMD-ANFIS的故障诊断流程实验设计与结果分析结论与展望 01引言Chapter 01滚动轴承是旋转机械中的重要部件，其运行状态直接影响整个机械设备的性能和安全。02滚动轴承故障诊断对于预防设备故障、提高设备运行效率和安全性具有重要意义。03传统的滚动轴承故障诊断方法通常基于振动信号分析，但存在特征提取困难、诊断精度不高等问题。因此，研究一种有效的滚动轴承故障诊断方法具有重要的理论意义和实际应用价值。研究背景和意义目前，国内外学者在滚动轴承故障诊断方

2024-06-14 约3.4千字 30页立即下载

基于1DCNN-BiLSTM的端到端滚动轴承故障诊断方法.pdf ２０２４年６月机床与液压Ｊｕｎ２０２４第５２卷第１１期ＭＡＣＨＩＮＥＴＯＯＬ＆ＨＹＤＲＡＵＬＩＣＳＶｏｌ５２Ｎｏ１１－ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊｉｓｓｎ１００１３８８１２０２４１１０３１－文献引用：徐行，李军星，贾现召，等．基于１ＤＣＮＮＢｉＬＳＴＭ的端到端滚动轴承故障诊断方法［Ｊ］．机床与液压，２０２４，５２－（１１）：２１１２１８．－－－Ｃｉｔｅａｓ：ＸＵＨａｎｇ，ＬＩＪｕｎｘｉｎｇ，ＪＩＡＸｉａｎｚｈａｏ，ｅｔａｌ．Ｅｎｄｔｏｅｎｄｒｏｌｌｉｎｇｂｅａｒｉｎｇｆａｕｌｔｄｉａｇｎｏｓｉｓｍｅｔｈｏｄｂａｓｅｄｏｎ１ＤＣＮＮＢｉＬＳＴＭ［Ｊ］．－ＭａｃｈｉｎｅＴｏｏｌ

2024-09-18 约3.9万字 8页立即下载

基于MCABResnet的二维滚动轴承故障诊断新方法.pdf ２０２４年５月机床与液压Ｍａｙ２０２４第５２卷第９期ＭＡＣＨＩＮＥＴＯＯＬ＆ＨＹＤＲＡＵＬＩＣＳＶｏｌ５２Ｎｏ９－ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊｉｓｓｎ１００１３８８１２０２４０９０２９－文献引用：邱坤，康琳，董增寿．基于ＭＣＡＢＲｅｓｎｅｔ的二维滚动轴承故障诊断新方法［Ｊ］．机床与液压，２０２４，５２（９）：１９２２００．Ｃｉｔｅａｓ：ＱＩＵＫｕｎ，ＫＡＮＧＬｉｎ，ＤＯＮＧＺｅｎｇｓｈｏｕ．ＡｎｅｗｍｅｔｈｏｄｏｆｔｗｏｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌｒｏｌｌｉｎｇｂｅａｒｉｎｇｆａｕｌｔｄｉａｇｎｏｓｉｓｂａｓｅｄｏｎＭＣＡＢＲｅｓｎｅｔ－［Ｊ］．ＭａｃｈｉｎｅＴｏｏｌ＆Ｈｙｄｒａｕｌｉ

2024-09-15 约3.1万字 9页立即下载

基于深度学习的滚动轴承故障诊断方法.pdf 基于深度学习的滚动轴承故障诊断方法--第1页基于深度学习的滚动轴承故障诊断方法 陈志刚，高鹤，刘菲，杨志达（北京航天拓扑高科技有限责任公司，北京100176）摘要：提出一种基于一维卷积神经网络（CNN）与门控循环单元（GRU）的滚动轴承故障诊断方法，设计了一种基于数据驱动的滚动轴承故障诊断方法。利用同一数据集之间特征相似并且独立同分布这一特征，分别设计网络结构和参数。为采用CNN和GRU 进行故障诊断提供了新的思路，具有较好的技术应用前景。深度学习；故障诊断；滚动轴承；一维卷积；门控循环单元关键词： TH133.33TP277B10.16621/j.cnki.issn1001-05

2025-02-04 约1.71万字 3页立即下载

2025-01-17 约2.92万字 45页立即下载

跳连接变分自编码器与CNN相结合的滚动轴承故障诊断方法.pdf 跳连接变分自编码器与ＣＮＮ相结合的 滚动轴承故障诊断方法 摘要：针对滚动轴承故障率小、不易收集故障数据的问题，提出基于跳跃连接变分自编码器与宽核深度卷积神经网络相结合的小样本故障诊断方法。该方法首先在变分自编码器的编码和解码之间引入跳跃连接结构，并将Ｔａｎｈ作为网络的激活函数，进而提高生成样本的特征多样性；其次，构建宽核深度卷积网络诊断模型，该模型可以提高从振动信号中提取故障特征的能力；最后，经生成样本扩充的数据集作为模型输入，提高训练集包含的特征信息量，实现小样本下的故障诊断。实验分析表明，所提方法在小样本情形下能生成有效的伪样本并具有较高的诊断精度。关键词：故障诊断；跳跃连接变

2024-07-10 约2.94万字 9页立即下载

基于自适应建模的滚动轴承故障诊断研究.docx 基于自适应建模的滚动轴承故障诊断研究 一、引言 滚动轴承作为机械设备中不可或缺的部件，其运行状态直接关系到整个设备的性能和寿命。因此，对滚动轴承的故障诊断具有重要意义。然而，由于轴承运行环境的复杂性和故障类型的多样性，传统的故障诊断方法往往难以满足实际需求。本文提出了一种基于自适应建模的滚动轴承故障诊断方法，旨在提高诊断的准确性和效率。二、自适应建模理论基础自适应建模是一种基于数据驱动的建模方法，它能够根据实际运行状态自动调整模型参数，以适应不同工况下的轴承运行状态。该方法主要包括数据采集、特征提取、模型构建和参数优化等步骤。在滚动轴承故障诊断中，自适应建模能够根据轴承的振动信号，提取出有

2025-03-28 约4.67千字 10页立即下载

基于LightGBM_的滚动轴承故障诊断研究 .pdf ３８１()Vol．３８No．１第卷第期兰州文理学院学报自然科学版 () ２０２４１JournalofLanzhouUniversitofArtsandScienceNaturalSciencesJan．２０２４年月y ２０９５Ｇ６９９１２０２４０１Ｇ００５９Ｇ０７文章编号:() LihtGBM 基于g的滚动轴承故障诊断研究 ∗ , 程翔蔡俊 (,) 安徽理工大学电气与信息工程学院安徽淮南２３２００１ :, 摘要针对滚动轴承信号故障诊断过程中样本数据多且分布不均衡的问题提出一种基于轻量级梯度提升机 (,)算法的故障辨识方法 LihtGradientBoostinMachineLGBM． g

2024-11-20 约5.21万字 7页立即下载

基于迁移学习的滚动轴承故障诊断研究.pdf 基于迁移学习的滚动轴承故障诊断研究 基于迁移学习的滚动轴承故障诊断研究 摘要： 滚动轴承是旋转机械中常见的零部件，其故障会导致设备的停机和影响工作效率。为了能够准确预测和诊断滚动轴承故障，并增强设备的运行可靠性，本研究基于迁移学习方法，提出了一种新的滚动轴承故障诊断算法。通过将源域滚动轴承数据的知识迁移到目标域滚动轴承数据中，实现不同设备间故障诊断 的共享，并通过实验验证了该算法的有效性。 1.引言近年来，滚动轴承故障的预测和诊断一直是旋转机械中的研究 热点。滚动轴承故障的发生会导致旋转机械的性能下降、设备停机等问题，严重影响生产效率。因此，开展滚动轴承故障诊断的研究对于提高设备

2024-12-05 约1.32千字 2页立即下载

小样本下的滚动轴承故障诊断方法研究.docx 小样本下的滚动轴承故障诊断方法研究 一、引言 滚动轴承作为机械设备中不可或缺的部件，其运行状态直接关系到整个设备的性能和寿命。因此，滚动轴承的故障诊断具有非常重要的意义。然而，在小样本数据下进行滚动轴承故障诊断，却是一项具有挑战性的任务。本文将研究小样本下的滚动轴承故障诊断方法，以提高诊断的准确性和效率。二、研究背景及意义随着工业自动化和智能化程度的不断提高，机械设备故障诊断技术得到了广泛的应用。滚动轴承作为机械设备中的关键部件，其故障诊断技术的研究具有重要的理论价值和实际意义。然而，在小样本数据下进行故障诊断，由于数据量有限，往往会导致诊断结果的准确性和可靠性降低。因此，研究小样本下的滚

2025-02-15 约4.58千字 9页立即下载

2016-12-11 约字 53页立即下载

2025-03-12 约1.64万字 23页立即下载

基于卷积神经网络的滚动轴承故障诊断方法研究.pdf 摘要在工业生产过程中，对机械设备的实时状态监测和故障预判是确保设备安全稳定运作、及时识别潜在风险、预防严重事故的关键措施。随着智能制造技术的进步和大数据分析技术的兴起，故障诊断技术日益智能化。在此领域，深度学习技术已成为研究焦点，并且未来有着广阔的发展前景。特别是卷积神经网络（ConvolutionalNeural Network,CNN）作为深度学习领域的一个代表性算法，展现出了卓越的数据处理和分析能力。本文以旋转机械中关键部件滚动轴承为研究对象，结合卷积神经网络算法实

2025-03-10 约9.39万字 75页立即下载