基于特征参数迁移的滚动轴承故障诊断

针对变工况下的滚动轴承无法获得大量带标签样本数据以及传统深度学习诊断方法识别率低的问题,提出一种基于迁移学习的卷积神经网络模型滚动轴承故障诊断方法.首先,采用短时傅里叶变换处理滚动轴承振动信号获得源域、目标域样本集;其次,利用源域样本预训练卷积神经网络模型;最后,通过目标域样本微调卷积神经网络模型实现滚动轴承故障诊断....     

基于VMD与SVM的电梯鼓式制动器故障诊断研究

传统的电梯制动器诊断方法存在操作繁琐、精度不高且易受环境影响等问题,为此,提出了一种基于变分模态分解(VMD)与支持向量机(SVM)的电梯鼓式制动器故障诊断方法.首先,采集电梯运行过程中制动器振动的加速度信号,并利用VMD对振动信号进行了分解;然后,根据频谱分析结果选取了模态函数(IMF),并通过计算样本熵,对制动器的...