基于权重自适应特征融合的轴承故障诊断方法

摘要：

传统的轴承故障诊断方法大多直接从原始振动信号中降维,仅利用时域特征诊断故障,存在故障特征单一的问题.针对上述问题,提出基于权重自适应特征融合的轴承故障诊断方法.首先对原始故障信号进行时频分析,得到故障的频域和时频域信息,然后建立双通道特征提取网络模型,分别对频域特征和时频域特征进行提取,最后提出特征自适应加权算法对不同维度特征动态加权,实现特征加权融合诊断.采用凯斯西储大学和帕德博恩大学轴承故障数据集进行实验,在测试集上最佳准确率为 99.75％和 98.57％,且能保持较好的收敛速度,有效提高了轴承的故障诊断效率.

关键词：轴承故障诊断、特征融合、权重自适应

所属期刊栏目：55

分类号：TH133.3

资助基金：京津冀基础研究合作专项项目;天津市人工智能重大专项

在线出版日期：2023-05-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：54-60