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基于URP-ANCNN的变转速齿轮箱智能故障诊断方法

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期刊论文
论文标题(英文):
Intelligence Fault Diagnosis Method for Gearboxes under Variable Rotational Speed Based on URP-ANCNN
作者:
陈向民;舒文伊;韩梦茹;张亢;李博#&#&#CHEN Xiangmin;...
作者机构:
长沙理工大学 能源与动力工程学院,长沙 410114
[陈向民; 韩梦茹; LI Bo; 张亢; 舒文伊] 长沙理工大学
语种:
中文
关键词:
故障诊断;卷积神经网络;无阈值递归图;批量归一化;变转速工况;齿轮箱
期刊:
噪声与振动控制
ISSN:
1006-1355
年:
2024
卷:
44
期:
2
页码:
129-135
基金类别:
2018JJ3541:湖南省自然科学基金资助项目 20B019:湖南省教育厅资助项目 21B0347:湖南省教育厅资助项目
机构署名:
本校为第一机构
院系归属:
能源与动力工程学院
摘要:
由于齿轮箱振动信号在变转速工况下出现的调频、调幅等现象,使得信号征兆与故障模式之间的映射关系变得复杂,导致齿轮箱故障难以精确诊断.鉴于深度神经网络在自动提取数据特征和分类上的优势,提出一种基于无阈值递归图编码(Un-threshold Recurrence Plot,URP)和自适应归一化卷积神经网络(Adaptive Normalized Convolutional Neural Network,ANCNN)的变转速工况齿轮箱故障诊断方法.该方法先使用快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform,FFT)将时域信号转化为频域信号,再利用URP编码将得到的频域信号转化为二维递归图,并提取图像特征输入到ANCNN模型.在ANCNN模型中,采用批量归一化算法消除因转速变...
摘要(英文):
Due to the frequency modulation and amplitude modulation of the vibration signal of the gearboxes under variable speed conditions,the mapping relationship between the signal symptoms and the failure mode becomes complicated,which leads to the difficulty to accurately diagnose the gearbox faults.In virtue of the advantages of deep neural network in data features extraction and classification,a gearbox fault diagnosis method based on Un-threshold recurrence plot(URP)and adaptive normalized convolutional neural network(ANCNN)is proposed.In this method,a time-domain signal is converted to a freque...

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