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文档简介

1在获取旋转机械代表性特征基础上，接下来需要建立智能故障诊式的精确识别，这是故障诊断的核心。目前，旋转机械是利用传统信号处理技术对原始振动信号进行预处理和特征提取31,并结合浅层机器学习模型实现故障模式识别和分类；另一类是利用深度学习对信号自适应特征提取的能力，自(1)基于传统信号特征提取和浅层机器学习模型的故障识别方法这一类方法主要利用信号处理等方法进行特征提取，并习算法的输入，实现对旋转设备的故障识别。而提取特征的可靠性和选择分类器性波包分解用于特征提取，并结合主成分分析(KPCA)算法实现了轴承故障的精确识别IRen等采用稀疏表示并结合字典学习，得到特征向量，利用支持向量机实现了旋转机械的局限性，模型整体复杂度较低，且由于往往采用浅层模型，特征(2)基于深度学习的自适应特征提取智能故障诊断方法习判别特征，具有较强的非线性拟合能力和较高的特征表示能力，在模式识别领域较好的表现为故障诊断提供了新的思路。Zhang等利用变分模态分解对振动信号进行立集成深度置信网络实现了对旋转机械故障的有效识别44。Hu等提出了一种基于压缩感网络模型用于滚动轴承故障诊断[47,表现出了较高的诊断精度。这些方法往往以模型自适应特征提取为主，且往往为深层模型，专业知识依赖性大大上述大多数深度学习方法多集中在旋转机械故障定位度的恶化。在解决故障模式和故障严重程度连续识别的问题上，是单级模型。尽管可以同时评估故障模式和故障严重参考文献[9]丁頓,南国防.CNN-RNN融合法在旋转机械故障诊断中的应用[J].轻工学[10]蔡长征.数据驱动算法在旋转机械故障诊断中的应用研究[J].机床与液[11]刁逸帆.数据挖掘技术在旋转机械故障部位诊断中的研究与应用[D].合肥工业大解调及倒谱分析在风电机轴承故障诊断中的应用[19]QiaoHu,ZhengjiaHe,ZhousuoZhang,YanyangZi.Faultdiagnosisofrotatingmachinery[22]Maqsood,A.;Oslebo,D.

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