基于深度学习的城轨列车轴承复合故障诊断研究

摘要：

针对轴承复合故障振动信号的多分量耦合调制特征及特征参数难确定问题,提出一种基于深度学习的城轨列车轴承复合故障诊断方法.对轴承振动信号进行标准化处理并转换为二维数组,将数组以灰度图形式存储得到特征样本,分为训练集和测试集.将训练集作为卷积神经网络(CNN)模型的输入,对模型进行训练,确定网络最佳结构和参数;通过测试集验证网络的可行性和有效性.实验结果表明,基于深度学习的城轨列车轴承复合故障诊断方法,可有效识别城轨列车轴承复合故障,为轴承复合故障辨识提供了一种新思路.

关键词：城轨列车轴承、复合故障、卷积神经网络、故障诊断

所属期刊栏目：43

分类号：TH133.33;U279.34

资助基金：国家自然科学基金;北京市新世纪百千万人才工程培养项目;国家重点研发计划;北京市教育委员会科研计划项目;研究生创新项目;建大英才培养计划;北京建筑大学科学研究基金

在线出版日期：2021-08-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：37-44