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基于奇异值分解和深度信度网络多分类器的滚动轴承故障诊断方法 被引量：25
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作者 李艳峰 王新晴 +1 位作者 张梅军 朱会杰 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第5期681-686,694,共7页
提出一种基于奇异值分解(SVD)和深度信度网络(DBN)多分类器的滚动轴承故障诊断方法.对滚动轴承的振动信号进行相空间重构,得到相应的特征矩阵;对特征矩阵进行SVD分解,并用所得整个奇异值序列构造特征向量,建立DBN多分类器模型,以实现滚... 提出一种基于奇异值分解(SVD)和深度信度网络(DBN)多分类器的滚动轴承故障诊断方法.对滚动轴承的振动信号进行相空间重构,得到相应的特征矩阵;对特征矩阵进行SVD分解,并用所得整个奇异值序列构造特征向量,建立DBN多分类器模型,以实现滚动轴承的故障诊断;同时,将所提出的方法与DBN、反向传播神经网络、支持向量机等算法进行对比.结果表明,所提出的方法能够更加稳定、可靠地识别滚动轴承的故障类型和故障程度. 展开更多
关键词 滚动轴承 故障诊断 奇异值分解 深度信度网络 多分类器
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