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基于改进变分模态分解的风电齿轮箱轴承故障识别方法

摘要

一种基于改进变分模态分解的故障识别方法,该方法结合变分模态分解和深度自编码器的混合方法来实现风电齿轮箱轴承故障的识别,首先,利用功率谱熵优化变分模态分解的本征模态函数数目和模态初始中心约束强度;然后,利用样本熵阈值将本征模态函数分为高噪声和低噪声分量,接着用小波阈值对高噪声本征模态函数分量进行降噪重构;之后,利用深度自编码器对故障特征进行提取和降维;最后,利用支持向量机对轴承故障进行识别。本发明可以更好的提取故障轴承的特征,对故障进行更快更精确的识别。

著录项

  • 公开/公告号CN114199570A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-03-18

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 浙江工业大学;

    申请/专利号CN202111520548.5

  • 申请日2021-12-13

  • 分类号G01M13/045(20190101);

  • 代理机构33246 浙江千克知识产权代理有限公司;

  • 代理人赵芳

  • 地址 310014 浙江省杭州市拱墅区潮王路18号

  • 入库时间 2023-06-19 14:34:26

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-03-18

    公开

    发明专利申请公布

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