12、轴承故障诊断与转子系统动力学分析

最新推荐文章于 2025-09-18 09:04:02 发布

vim8coder

最新推荐文章于 2025-09-18 09:04:02 发布

阅读量42

点赞数

CC 4.0 BY-SA版权

分类专栏：转子动力学前沿洞察文章标签：轴承故障诊断 ICEEMDAN 转移学习

本文链接：https://blog.csdn.net/vim8coder/article/details/152024415

转子动力学前沿洞察专栏收录该内容

49 篇文章 ¥499.90

订阅专栏¥69.90

会员秒杀 ¥9.9 重磅福利

超级会员免费看

轴承故障诊断与转子系统动力学分析

一、轴承故障诊断方法

1.1 改进的转移学习故障诊断方法

提出了一种基于自适应噪声的完整集成经验模态分解（ICEEMDAN）的改进转移学习故障诊断方法，用于不同负载和运行条件下的轴承故障诊断。该方法的主要创新点如下：
- 高效的信号分解与特征提取 ：使用 ICEEMDAN 将原始振动传感器信号分解为多个本征模态函数（IMFs），计算 IMFs 之间的相关性，然后通过滤波重建信号，大大降低了特征提取的复杂性。
- 一维 VGG16 转移学习模型 ：设计了一个一维 VGG16 转移学习模型，保留预训练 VGG16 卷积神经网络模型的浅层结构和权重，并使用目标数据集微调 1 - D VGG16 模型高层的权重。微调后的 VGG16 模型可应用于不同运行条件下的轴承故障诊断。