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公开(公告)号：CN115597869A
公开(公告)日：2023-01-13
申请号：CN202211173890.7
申请日：2022-09-26
Applicant: 三峡大学(CN)
IPC: G01M13/045 , G06F18/214 , G06F18/241
Abstract: 一种基于MTF‑SDAE‑LightGBM的轴承故障诊断方法，步骤为：首先利用马尔科夫转移场将采集到的原始一维轴承振动信号进行编码转换为保留时间相关性的二维图像；接着初始化堆叠降噪自编码器，利用非洲秃鹫优化算法优化SDAE的超参数，从而得到最优的SDAE结构，再将二维特征图输入优化堆叠降噪自编码器中提取故障特征并对SDAE进行无监督训练，训练过程中利用梯度下降法对每层DAE的权重和偏差进行更新，训练完成后用少量带标签数据进行微调；最后输入到轻量级梯度提升机分类器中进行轴承故障诊断分类。本方法提高了故障诊断的准确率、鲁棒性以及缩短了故障诊断模型运行的时间。
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