针对传统轴承故障诊断方法易受噪声干扰、过度依赖专家经验和故障信号特征提取与优化选择困难的问题,本文提出了一种基于改进经验小波变换与压缩感知联合降噪结合导联卷积神经网络的轴承故障诊断方法.采用压缩感知方法减弱轴承信号强背景噪声干扰;采用改进经验小波变换算法将信号分解为若干本征模态函数,并通过相关系数-峭度准则选出故障特征较为明显的分量并重构;将重构信号输入导联卷积神经网络中进行自动特征提取与故障识别.轴承故障诊断实验表明:提出方法受先验知识和主观影响较小,避免了复杂的特征提取与分类过程,相较于其他方法具有更高的泛化能力、特征提取能力和故障识别能力.
滚动轴承 压缩感知 改进经验小波变换 导联卷积神经网络 故障诊断 模式识别 特征提取 降噪