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基于FFT-SDAE的地铁牵引电机轴承故障智能诊断 被引量：7
1
作者 李琛 徐彦伟 +1 位作者 颉潭成 赵朋飞 《现代制造工程》 CSCD 北大核心 2021年第11期155-161,共7页
针对地铁牵引电机轴承故障诊断中因工况复杂影响人工提取特征效果的问题,提出了一种基于快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform,FFT)和堆叠降噪自编码器(Stacked Denoising Auto Encoder,SDAE)(FFT-SDAE)的地铁牵引电机轴承故障智能诊... 针对地铁牵引电机轴承故障诊断中因工况复杂影响人工提取特征效果的问题,提出了一种基于快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform,FFT)和堆叠降噪自编码器(Stacked Denoising Auto Encoder,SDAE)(FFT-SDAE)的地铁牵引电机轴承故障智能诊断方法。首先,使用大量无标签数据预训练深度自编码器的特征提取能力,自适应提取轴承故障特征;然后,通过小样本有标签数据微调网络学习分类性能,搭建地铁牵引电机轴承的FFT-SDAE网络模型;最后,通过试验研究FFT-SDAE网络结构对轴承故障诊断准确率的影响,选取最佳网络参数。试验结果表明,在变转速和变载荷的情况下,所提方法可以很好地提取故障的深层特征,在使用工况较复杂的数据集时,所提方法的诊断准确率优于传统的故障诊断方法。 展开更多
关键词 堆叠降噪自编码器 变工况 地铁牵引电机轴承 故障智能诊断
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基于加速度包络解调的地铁牵引电机轴承故障诊断技术
2
作者 王强 《中阿科技论坛（中英文）》 2021年第4期70-73,共4页
地铁牵引电机滚动轴承在线服役状态缺乏有效的检测手段和方法。本文结合地铁动力分散的特点,提出了一种基于加速度包络解调方法的牵引电机轴承在线检测方法,该方法可以高效地完成牵引电机轴承振动检测和故障分析。
关键词 地铁牵引电机 滚动轴承 故障诊断 加速度包络解调
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