基于WT-DBN的车轴疲劳裂纹的故障诊断

摘要：

列车车轴的工作环境复杂,当车轴产生疲劳裂纹时,用现有方法监测裂纹信号的故障信息存在不准确、不全面等问题.针对这一问题,提出一种小波变换与深度信念网络(DBN)相结合的新型诊断方法,以此来实现对车轴疲劳裂纹的故障诊断,试验结果表明:该方法不仅能够从信号数据中自适应地挖掘可用的故障特征,而且诊断准确率可以达到 99.0%.

关键词：特征提取、小波变换、故障诊断、深度信念网络

所属期刊栏目：36

分类号：U226.8+1(电气化铁路)

在线出版日期：2023-07-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：41-45