文档名：采用分数阶域MFLNet的机械智能故障诊断方法研究
摘要：提出了一种分数阶域多尺度特征卷积神经网络的智能诊断方法.首先,对原始振动信号进行分数阶傅里叶变换(FRFT),获得多个分数阶次下振动数据的时频特征;其次,构建具有多尺度特征学习模块的轻量级卷积神经网络(MFL-Net),进一步从分数阶域时频特征中提取故障信息,通过训练获得诊断模型并应用于故障识别;最后,通过离心泵和滚动轴承故障数据集对所提方法的有效性进行验证.结果表明:所提方法可以有效提取非平稳信号中的故障特征,并实现故障的准确诊断.
作者：时培明 焦阳 陈卓 许学方 李瑞雄 谯自健 Author：SHIPeiming JIAOYang CHENZhuo XUXuefang LIRuixiong QIAOZijian
作者单位：燕山大学电气工程学院,河北秦皇岛066004太原重工股份有限公司,太原030024西安交通大学能源与动力工程学院,西安710048宁波大学机械工程与力学学院,浙江宁波315211;华东交通大学轨道交通基础设施性能监测与保障国家重点实验室,南昌330013
刊名：动力工程学报 ISTICPKU
Journal：JournalOfChineseSocietyOfPowerEngineering
年，卷(期)：2023, 43(10)
分类号：TH165+.3
关键词：故障诊断 分数阶傅里叶变换 卷积神经网络 离心泵 滚动轴承
Keywords：faultdiagnosis fractionalFouriertransform convolutionalneuralnetwork centrifugalpump rollingbearing
机标分类号：TP277TH165.3TP391.41
在线出版日期：2023年11月6日
基金项目：河北省自然科学基金资助项目，中央引导地方科技发展资金资助项目，中央引导地方科技发展资金资助项目，秦皇岛市科学技术研究与发展计划资助项目，华东交通大学轨道交通基础设施性能监测与保障国家重点实验室开放课题基金资助项目，燕山大学基础创新科研培育资助项目采用分数阶域MFL-Net的机械智能故障诊断方法研究[
期刊论文] 动力工程学报--2023, 43(10)时培明 焦阳 陈卓 许学方 李瑞雄 谯自健提出了一种分数阶域多尺度特征卷积神经网络的智能诊断方法.首先,对原始振动信号进行分数阶傅里叶变换(FRFT),获得多个分数阶次下振动数据的时频特征;其次,构建具有多尺度特征学习模块的轻量级卷积神经网络(MFL-Net),进...参考文献和引证文献
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