基于深度卷积神经网络与WPT-PWVD的轴承故障智能诊断.pdf

基于深度卷积神经网络与WPT-PWVD的轴承故障智能诊断 本文提出了一种基于深度卷积神经网络（DCNN）与小波包变换（WPT）和伪魏格纳分布（PWVD）的轴承故障智能诊断新方法。该方法可以自动学习提取轴承故障特征，并实现轴承故障智能诊断。 深度卷积神经网络（DCNN）是一种常用的神经网络架构，广泛应用于图像识别、自然语言处理等领域。DCNN可以自动学习图像特征，从而实现图像分类、目标检测等任务。在本文中，DCNN被用于自动学习轴承故障特征，并实现轴承故障分类。 小波包变换（WPT）是一种信号处理技术，广泛应用于信号处理、图像处理等领域。WPT可以将信号分解成多个频率band，提取信号中的高频成分。在本文中，WPT被用于将轴承故障信号分解成多个频率band，并提取高频成分。 伪魏格纳分布（PWVD）是一种时频分析技术，广泛应用于信号处理、图像处理等领域。PWVD可以将信号转换为时频图，从而揭示信号的时频特征。在本文中，PWVD被用于将轴承故障信号转换为时频图，并揭示轴承故障的主要特征。 在本文中，作者首先使用WPT将轴承故障信号分解成多个频率band，并提取高频成分。然后，使用 Hilbert算法对重构信号进行包络解调，并使用PWVD算法对信号进行时频分析。使用DCNN对轴承故障时频图进行自动学习特征提取，并实现轴承故障分类。 实验结果表明，本文提出的方法可以实现高精度的轴承故障诊断，并且具有良好的泛化能力。这证明了本文提出的方法可以有效地应用于轴承故障诊断领域。 本文提出的方法可以自动学习轴承故障特征，并实现轴承故障智能诊断。这对于轴承故障诊断领域具有重要的意义，并且可以广泛应用于工业自动化、机器人技术等领域。 在轴承故障诊断领域，人工特征提取方法存在一些问题，例如依赖经验、泛化能力弱等。本文提出的方法可以自动学习特征，克服了人工特征提取方法的缺陷，并且可以实现高精度的轴承故障诊断。 此外，本文提出的方法还可以应用于其他机器学习领域，例如图像识别、自然语言处理等领域。DCNN可以自动学习图像特征，从而实现图像分类、目标检测等任务。WPT和PWVD可以用于信号处理、图像处理等领域，提取信号中的高频成分，并揭示信号的时频特征。 本文提出的方法可以实现高精度的轴承故障诊断，并且具有良好的泛化能力。这对于轴承故障诊断领域具有重要的意义，并且可以广泛应用于工业自动化、机器人技术等领域。