基于AE-IFCM的轴承故障诊断方法

作者:王进花*; 王跃龙; 黄涛; 曹洁
来源:太阳能学报, 2022, 43(07): 310-315.
DOI:10.19912/j.0254-0096.tynxb.2020-1232

摘要

针对传统模糊聚类(FCM)方法对故障进行聚类的依据是原始数据之间的相似性,在滚动轴承的故障诊断中无法提取轴承数据的深层特征,对于耦合故障、微弱故障等复杂情况下,不同故障的特征难以有效区分,导致故障诊断准确率较低的问题,提出AE-IFCM轴承故障诊断方法。利用自动编码器(AE)网络提取轴承故障的样本特征,再利用改进的FCM(IFCM)进行故障诊断,通过对AE网络提取的抽象特征聚类,不仅可最大限度地利用样本数据,也能降低模型陷入局部极小值的风险。通过在凯斯西储大学轴承故障数据集中的实验表明,AE-IFCM能提高轴承故障诊断的准确性。

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