基于CEEMDAN自适应小波降噪与卷积神经网络的齿轮箱故障诊断研究

噪声情况下精确地对齿轮箱进行故障诊断是齿轮箱故障诊断的难题。为了解决该难题，采取自适应小波对自适应噪声完全集合经验模态分解（CEEMDAN）分量进行分解降噪与重组，并提出卷积神经网络(CNN)结合Inception模块的一维卷积神经网络(BICNN)提取重构信号的基本数字特征，同时使用长短期记忆提取BICNN所提取到的特征之间的相关性特征，对齿轮箱进行故障诊断研究。诊断结果表明：所提出的方法具有较高的抗噪声能力，并且齿轮箱在受到-4 dB噪声干扰的情况下，所提出的方法仍然可以获得99.63%的训练精度。