基于深度置信網(wǎng)絡(luò)的軌道交通車輛軸承故障診斷研究

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摘要：針對(duì)城市軌道交通車輛軸承在列車運(yùn)行過程中受到強(qiáng)噪聲污染，導(dǎo)致振動(dòng)信號(hào)不穩(wěn)定、特征提取難度大，提出了基于深度置信網(wǎng)絡(luò)的軌道交通車輛軸承故障診斷方法。首先，對(duì)故障信號(hào)的統(tǒng)計(jì)樣本參數(shù)等典型信息進(jìn)行時(shí)域特征提取。其次，通過對(duì)每層的RBM訓(xùn)練的方法來確定參數(shù)θ最優(yōu)取值，并自動(dòng)提取信號(hào)的深層特征。最后，將提取的特征輸入DBN模型進(jìn)行分類識(shí)別，從而完成故障類型分類。（剩余5254字）