一種變轉(zhuǎn)速電機(jī)轉(zhuǎn)子-軸承系統(tǒng)故障智能診斷方法

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摘 要：針對(duì)變轉(zhuǎn)速工況下電機(jī)轉(zhuǎn)子-軸承系統(tǒng)的故障數(shù)據(jù)復(fù)雜和特征較難提取，提出一種角域重采樣聯(lián)合小波包去噪的時(shí)變信號(hào)處理方法和一種改進(jìn)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。首先，利用角域重采樣將時(shí)變信號(hào)變換為角域信號(hào)，再使用小波包軟閾值法對(duì)信號(hào)進(jìn)行去噪，去噪后信號(hào)作為深度學(xué)習(xí)模型輸入；同時(shí)提出一種改進(jìn)的第一層寬卷積核深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，從卷積層、dropout和AdaBN等方面對(duì)故障診斷模型進(jìn)行優(yōu)化。（剩余19808字）