基于稀疏滤波和长短期记忆网络的旋转机械故障诊断方法

摘要：

针对原始振动信号不可避免的包含多余噪声问题.提出一种基于稀疏滤波(sparse filtering,SF)和长短期记忆网络(long and short term memory network,LSTM)相结合的旋转机械故障诊断模型,该模型利用快速傅立叶变换将原始时域信号转换成频域信号,再通过SF提取低维故障特征,并将其输入到LSTM堆叠分类器中识别旋转机械故障状态.用轴承和齿轮振动信号为例开展试验研究,并与Softmax、深度神经网络(deep neural networks,DNN)、支持向量机(support vector machine,SVM)、降噪自编码器(denoising auto-encoder,DAE)等方法进行试验对比,结果表明所提方法不仅在噪声环境下具有更高的准确率和鲁棒性,而且针对数据不平衡集的诊断也能达到98％以上的准确率.

关键词：旋转机械、特征提取、稀疏滤波、长短期记忆网络、故障诊断

所属期刊栏目：41

分类号：TH1

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金;湖北省自然科学基金

在线出版日期：2022-10-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：144-151,187