一种基于深度学习理论的齿轮系统故障诊断方法

简介

分别建立了基于快速傅里叶变换和深度置信网络的FFT-DBN模型、基于小波变换和深度卷积神经网络的WT-CNN模型以及基于希尔伯特-黄变换和深度卷积神经网络的HHT-CNN模型,通过将3种深度学习模型有机融合,进一步构建了基于深度学习理论的齿轮系统故障诊断综合评判模型。通过搭建功率封闭齿轮系统振动测试试验台,加工不同故障模式的测试齿轮副并提取其振动加速度信号作为样本,将基于深度学习理论的综合评判模型的故障识别效果与其他模型进行了对比。结果表明,基于深度学习理论的综合评判模型能够有效地辨识出多种齿轮故障;与其他模型相比,基于深度学习理论的综合评判模型的故障识别准确度更高。