基于深度自编码网络的鼓风机故障诊断

摘要：

以鼓风机为基础搭建实验平台,通过模拟机器不平衡状态,验证深度自编码网络模型的有效性和准确性.首先,经由安装在鼓风机上振动传感器采集信号,并进行预处理降噪.然后采用小波变换和傅里叶变换对振动信号进行特征提取,并将特征输入深度自编码网络模型进行训练,实现对鼓风机故障状态的预测和判断.该深度自编码网络结构采用堆栈自编码器作为数据预训练,进行数据降维提取更深层次特征,然后经多层感知器进行故障诊断.实验结果表明,深度自编码网络模型可以准确预测鼓风机的工作状态.

关键词：深度自编码网络;小波变换;傅里叶变换;特征提取;故障诊断

所属期刊栏目：40

分类号：TP23(自动化技术及设备)

资助基金：河南省科技攻关项目;大学生创新创业训练项目

在线出版日期：2022-01-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：58-60,66