Analysen av vibrationssignaler har varit en mycket viktig teknik för feldiagnos och hälsohantering av roterande maskiner. Klassiska feldiagnosmetoder är huvudsakligen baserade på traditionella signalfunktioner såsom medelvärde, standardderivation och kurtos. Signaler innehåller fortfarande rikligt med information som vi inte fullt ut utnyttjade. I detta dokument föreslås ett nytt tillvägagångssätt för roterande feldiagnos av maskiner med funktionsextraktionsalgoritm baserad på empirisk lägesdekomposition (EMD) och konvolutionella neurala nätverk (CNN) tekniker. Det grundläggande syftet med vårt nyligen föreslagna tillvägagångssätt är att ta fram utmärkande drag. Frekvensspektrum för signalen som erhålls genom snabb Fourier transform process tränas i en utformad CNN struktur för att extrahera komprimerade funktioner med rumslig information. För att lösa den icke-stationära egenskapen tillämpar vi även EMD-teknik på de ursprungliga vibrationssignalerna. EMD-energientropi beräknas med hjälp av de första inneboende lägesfunktionerna (IMF) som innehåller mer energi. Med egenskaper som extraheras från båda metoderna kombineras, klassifikationsmodeller tränas för diagnos. Vi utförde experiment med vibrationsdata från 52 olika kategorier under olika maskinförhållanden för att testa tillvägagångssättets giltighet, och resultaten visar att det är mer exakt och pålitligt än tidigare tillvägagångssätt.
Xie REF föreslog roterande feldiagnos av maskiner baserat på konvolutionella neurala nätverk och empirisk nedbrytning (EMD).
Fault Diagnosis for Rotating Machinery Based on Convolutional Neural Network and Empirical Mode Decomposition
{'venue': None, 'journal': 'Shock and Vibration', 'mag_field_of_study': ['Mathematics']}