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基于多维度信息融合评判方式的滚动轴承故障特征选择方法 被引量：1
1
作者 吴斌鑫 刘美 +2 位作者 周正南 吴猛 张斐 《机电工程》 CAS 北大核心 2023年第6期825-834,共10页
针对多传感数据流及故障特征构建所带来的高维数据的时间复杂度高与数据冗杂问题,提出了一种基于多维度信息融合评判方式的轴承故障特征选择方法。首先,以随机森林、Spearman相关性分析作为基点,并结合门控循环单元(GRU)、差分整合移动... 针对多传感数据流及故障特征构建所带来的高维数据的时间复杂度高与数据冗杂问题,提出了一种基于多维度信息融合评判方式的轴承故障特征选择方法。首先,以随机森林、Spearman相关性分析作为基点,并结合门控循环单元(GRU)、差分整合移动平均自回归模型(ARIMA)对各特征做出了初步评价;其次,引入了新评价函数,融合了各部分初步评价信息,剔除了尾部特征并逐次迭代,选择了低冗余且具有较好分类效果的特征子集;最后,以美国凯斯西储大学轴承数据为例,对基于多维度信息融合评判方法与基于随机森林估计器的递归特征消除(RFE-RF)、最大相关最小冗余(mRMR)相比较,以分类准确率作为评估指标,验证了模型的效果。研究结果表明:该方法能在保持97.5%准确率的情况下,得到较少的特征子集,提升了计算效率;该模型能够为滚动轴承故障特征的选取提供借鉴。 展开更多
关键词 数据冗余 随机森林 相关性分析 门控循环单元 信息融合 轴承数据
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基于Lasso回归及模型修正的双重回归缺失值插补方法研究 被引量：2
2
作者 吴斌鑫 刘美 +3 位作者 周正南 莫常春 吴猛 张斐 《机械与电子》 2022年第9期17-21,26,共6页
针对各传感网络中传感数据因工作环境变化、传感设备异常等因素而引起的测量值缺失的问题,提出了一种基于Lasso回归及模型修正的双重回归缺失值插补方法。该方法采用原始数据滑动窗口法生成数据集并随机删除部分数据,以Lasso回归模型为... 针对各传感网络中传感数据因工作环境变化、传感设备异常等因素而引起的测量值缺失的问题,提出了一种基于Lasso回归及模型修正的双重回归缺失值插补方法。该方法采用原始数据滑动窗口法生成数据集并随机删除部分数据,以Lasso回归模型为基准,使用岭回归与皮尔逊相关性分析联合分析且生成集成岭回归与相关性的数据集,并将其作为Lasso回归模型的特征(双列),以双重回归方式进行模型修正,最终实现对缺失值的插补。以西储大学轴承数据为例,对所提方法及另外2种缺失值插补方法(KNN的数据插补和Lasso回归的缺失值插补)在缺失率为4%、10%和20%下进行比较,并采用均方根误差、模型训练时间及决定系数作为评估指标。结果表明,基于Lasso回归及模型修正的双重回归缺失值插补方法具有较好的表现,为后续的故障诊断提供可靠的基础数据。 展开更多
关键词 轴承数据 岭回归 Lasso回归 缺失值插补 相关性分析
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基于Rep-VGG的滚动轴承故障诊断 被引量：3
3
作者 鲍泽富 王晨阳 +1 位作者 张伟 郭永飞 《现代电子技术》 2023年第14期152-156,共5页
为解决传统的轴承故障诊断过于依赖人为经验且耗时耗力的问题,文中提出一种基于Rep-VGG模型的故障诊断方法。首先,通过希尔伯特和小波变换对原始振动信号数据进行预处理,将其转化为可供Rep-VGG网络识别的时频图形式;然后,利用Rep-VGG模... 为解决传统的轴承故障诊断过于依赖人为经验且耗时耗力的问题,文中提出一种基于Rep-VGG模型的故障诊断方法。首先,通过希尔伯特和小波变换对原始振动信号数据进行预处理,将其转化为可供Rep-VGG网络识别的时频图形式;然后,利用Rep-VGG模型进行训练和测试,实验数据来源于凯斯西储大学公开的轴承数据集,并与其他模型进行对比。实验结果表明,所提方法对于轴承故障的诊断准确率达到99.9499%,损失仅为0.0221%;通过混淆矩阵得到Rep-VGG模型将不同类型的故障进行分类的准确率达到99.3%,与VGG-16相比,准确率提升5.3499%,说明该模型具有广泛的应用前景。 展开更多
关键词 Rep-VGG模型 滚动轴承 故障诊断 数据预处理 轴承数据集 混淆矩阵
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基于一维卷积神经网络的轴承故障诊断方法研究 被引量：6
4
作者 冯连强 徐江 +2 位作者 田瑞明 焦丽聪 李韬 《重型机械》 2021年第1期57-62,共6页
轴承故障诊断为机械故障诊断领域的研究热点,传统轴承故障诊断方法需要在特征选择的基础上实现信号特征提取,这类方法诊断效率低,且诊断效果依赖于特征参数的选择。因此,为了提高滚动轴承故障诊断效率和准确度,考虑到一维卷积神经网络... 轴承故障诊断为机械故障诊断领域的研究热点,传统轴承故障诊断方法需要在特征选择的基础上实现信号特征提取,这类方法诊断效率低,且诊断效果依赖于特征参数的选择。因此,为了提高滚动轴承故障诊断效率和准确度,考虑到一维卷积神经网络具有端到端的特点,文章提出一种基于一维卷积神经网络(1DCNN)的滚动轴承故障诊断方法。利用CWRU轴承数据集对方法的性能进行验证,实验结果表明在相同负载条件下的故障诊断准确度为99.59%以上,且该方法在变负载条件下具有强的诊断鲁棒性。 展开更多
关键词 轴承 一维卷积神经网络(1DCNN) CWRU轴承数据集
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油叶型轴瓦性能数据库研究 被引量：1
5
作者 张直明 李志刚 《上海工业大学学报》 1992年第3期213-219,共7页
关键词 流体动力润滑 滑动轴承 轴承数据库
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基于DRN-BiGRU模型的滚动轴承剩余寿命预测 被引量：9
6
作者 陈倩倩 林天然 《机电工程》 CAS 北大核心 2022年第11期1575-1581,共7页
深度神经网络在剩余寿命预测(RUL)领域已获得了广泛应用,为进一步优化预测模型,充分提取数据间的时序信息,提高寿命预测的准确率,提出了一种结合深度残差网络(DRN)和双向门控循环单元(BiGRU)的剩余寿命预测(RUL)模型。首先,采用滑窗法... 深度神经网络在剩余寿命预测(RUL)领域已获得了广泛应用,为进一步优化预测模型,充分提取数据间的时序信息,提高寿命预测的准确率,提出了一种结合深度残差网络(DRN)和双向门控循环单元(BiGRU)的剩余寿命预测(RUL)模型。首先,采用滑窗法对原始数据进行了重采样,对数据集进行了扩充;然后,设计了一种DRN-BiGRU网络模型,其中,利用DRN对输入数据进行空间特征提取,利用BiGRU捕获时域数据中包含的过去和未来两方向的相关特征,充分获取输入数据的时序退化信息,进一步改善了模型的特征提取效果;最后,采用公开发表的PHM2012数据集对模型进行了验证,并将得到的预测结果与采用DRN、DRN-GRU和全卷积神经网络(FCNN)模型获得的结果进行了对比。研究结果表明:在滚动轴承剩余寿命预测应用中,采用基于DRN-BiGRU模型的方法获得的3项误差值(MAE、MSE、RMSE)最低,预测Score值最高,分值为0.985;该结果验证了基于DRN-BiGRU模型在轴承剩余寿命预测应用方面的准确性和有效性。 展开更多
关键词 预测与健康管理 数据驱动预测方法 剩余寿命预测模型 深度残差网络 双向门控循环单元 轴承加速退化数据集
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基于SSM框架的轴承应用数据库系统设计与实现
7
作者 孙露露 刘文龙 +4 位作者 李忠飞 宋湜嘉 赵聪 高晓果 杨杰 《工业控制计算机》 2024年第6期127-129,共3页
针对航空发动机轴承应用数据的信息化管理需求,设计开发了一种基于SSM框架的轴承应用数据库系统。通过对航空发动机轴承设计研发业务的需求分析和系统设计确定系统功能,并采用SSM框架和达梦数据库开发实现该系统,将轴承的主要结构数据... 针对航空发动机轴承应用数据的信息化管理需求,设计开发了一种基于SSM框架的轴承应用数据库系统。通过对航空发动机轴承设计研发业务的需求分析和系统设计确定系统功能,并采用SSM框架和达梦数据库开发实现该系统,将轴承的主要结构数据、应用参数数据等信息进行统一的存储管理及分析处理。该系统能够满足轴承专业正向设计研发场景的需求,帮助提升轴承专业设计研发水平。 展开更多
关键词 轴承应用数据库系统 SSM框架 达梦数据库 数据存储分析
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基于仿真数据和子领域自适应的轴承故障网络诊断框架
8
作者 韩洁 苏小平 康正阳 《机电工程》 北大核心 2024年第1期115-122,共8页
在实际工业环境中,往往缺乏相应工况的轴承故障数据用于模型训练,这限制了深度学习在工业场景中的应用。基于此,采用两种建模方式生成了轴承故障信号,将其用于训练模型,并利用深度子领域自适应方法,缩小了模拟信号和真实信号间的差异,... 在实际工业环境中,往往缺乏相应工况的轴承故障数据用于模型训练,这限制了深度学习在工业场景中的应用。基于此,采用两种建模方式生成了轴承故障信号,将其用于训练模型,并利用深度子领域自适应方法,缩小了模拟信号和真实信号间的差异,提升了模型对真实信号的诊断精度。首先,采用数学建模和基于LS-DYNA的有限元仿真两种方式建立了轴承故障仿真模型,以获取与实际场景相同工况下的轴承故障仿真加速度信号;其次,针对仿真数据和真实数据存在差异的问题,利用子领域自适应方法得到了对齐仿真数据和实际数据的全局特征分布以及相关子领域的特征分布;最后,采用原始一维振动信号作为输入,在残差神经网络(ResNet)模型架构上完成了端到端的轴承故障分类工作;将德国帕德博恩大学采集到的轴承故障信号作为实验数据,对上述模型的有效性进行了验证。研究结果表明:相较于有限元仿真,数学建模生成的仿真信号能够较轻易地迁移到实际信号,在无标签数据场景下具有99.73%的轴承故障识别精度,体现了数学建模在无监督轴承故障诊断领域的广阔应用前景,是在真实工业系统和人工智能之间架起桥梁的关键技术。 展开更多
关键词 轴承故障数据 数学建模 LS-DYNA有限元仿真 子领域自适应 残差神经网络(ResNet)模型 迁移学习能力
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轴承监测数据的区块链存储与加密技术研究 被引量：1
9
作者 李炳彤 李海虹 马明威 《机械工程与自动化》 2023年第1期8-10,共3页
针对云数据平台采用集中存储数据方式可能存在的数据安全问题,将区块链技术引入轴承实时监测系统的研发。基于轴承实时监测数据结构分析,设计了系统的基本框架;根据轴承运行数据的特点,采用了分级存储模式,即基础数据存储于Mysql数据库... 针对云数据平台采用集中存储数据方式可能存在的数据安全问题,将区块链技术引入轴承实时监测系统的研发。基于轴承实时监测数据结构分析,设计了系统的基本框架;根据轴承运行数据的特点,采用了分级存储模式,即基础数据存储于Mysql数据库中,监测数据存储于区块链中;设计了一种改进式可搜索加密方法,用于在区块链存储监测数据的读写操作。以XJTU-SY轴承数据集为例,进行了实验验证与对比分析,验证了本次研究的存储算法可以解决数据安全问题,且加密技术相较于经典加密算法构建索引以及加密数据的效率提高了260%。 展开更多
关键词 分级存储 可搜索加密算法 轴承监测数据 区块链技术
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轴承监测数据的区块链平台查询系统研究 被引量：1
10
作者 李炳彤 马明威 李海虹 《机械工程与自动化》 2022年第6期25-27,32,共4页
针对云制造系统中数据查询机制可能存在的安全问题,以轴承监测系统为例,研发了基于区块链平台的监测数据查询系统。首先,根据区块链技术,设计了用于轴承数据安全存储与查询的系统框架;之后提出一种基于秘密共享机制的数据查询方案,利用... 针对云制造系统中数据查询机制可能存在的安全问题,以轴承监测系统为例,研发了基于区块链平台的监测数据查询系统。首先,根据区块链技术,设计了用于轴承数据安全存储与查询的系统框架;之后提出一种基于秘密共享机制的数据查询方案,利用纠删码算法对轴承数据进行切分,解决了区块链存储空间不足的问题;最后对监测数据查询系统进行了实验仿真与分析,验证了该系统可以确保轴承数据查询系统的数据安全与查询速率,当秘密大小为512 bit且共享人数为25人时,分发及恢复密钥的时间分别为20.63 ms、2.03 ms,实现了轴承监测系统数据快速且安全进入区块链平台。 展开更多
关键词 区块链 数据查询系统 轴承监测数据 秘密共享机制 纠删码算法
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