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题名基于深度迁移学习的齿轮故障诊断方法
被引量：3
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作者
刘世豪
王细洋
龚廷恺
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机构
南昌航空大学飞行器工程学院
南昌航空大学通航学院
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出处
《机械传动》
北大核心
2023年第5期134-142,共9页
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基金
国家自然科学基金项目(51465040)
南昌航空大学研究生创新专项资金项目(YC2021-059)。
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文摘
针对齿轮故障样本欠缺问题,提出一种基于Hilbert-Huang谱和预训练VGG16模型的迁移学习故障诊断方法。对振动信号进行经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)得到本征模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF),同时取相关系数最大的IMF做Hilbert变换,获取时频谱;利用预训练VGG16提取变负载下和各健康状态下齿轮的Hilbert-Huang谱图像特征;采用全局均值池化层取代VGG16模型部分全连接层,进行分类输出。实验结果表明,在少量的样本数据下,该方法的齿轮故障诊断准确率达到98.86%,优于TLCNN和Tran VGG-19等迁移学习方法,证明了该方法在齿轮故障诊断中具有一定研究价值。
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关键词
迁移学习
VGG16模型
hilbert-huang谱
齿轮故障诊断
全局均值池化
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Keywords
Transfer learning
VGG16
hilbert-huang spectrum
Gear fault diagnosis
Global aver⁃age pooling
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TH132.41
[自动化与计算机技术—控制科学与工程]
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题名基于希尔伯特—黄变换的尾管裂纹故障诊断研究
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作者
李玉广
汤露
覃艳蓉
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机构
宜昌测试技术研究所
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出处
《电子世界》
2014年第24期491-492,共2页
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文摘
为提高灭火弹火箭发动机裂纹的检测效率和减少产品的故障率，提出了基于HHT的时频分析法分别对裂纹故障振动信号和无裂纹故障振动信号在时域、频域和时频域进行了研究，研究结果表明，基于HHT的时频分析方法对裂纹故障诊断非常有效。
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关键词
经验模态分解(EMD)
希尔伯特变换(HT)
本征模函数(IMF)
hilbert—huang谱
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分类号
V263.6
[航空宇航科学与技术—航空宇航制造工程]
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