技术总结
一种EEMD‑Hilbert包络谱与DBN相结合的变负载下滚动轴承状态识别方法，属于滚动轴承故障检测领域。为了解决针对训练数据采用一种负载，测试数据选用其他负载的情况下，滚动轴承故障状态及故障程度难以准确识别的问题。首先对滚动轴承各状态振动信号进行EEMD，然后选取敏感本征模态函数，并对其进行Hilbert变换求取包络谱。最后将各状态振动信号的IMF包络谱按顺序构建新的高维数据，输入到经遗传算法优化各隐藏层节点结构的DBN中，实现变负载下滚动轴承的多状态识别。在运用DBN进行滚动轴承10种状态识别过程中，训练数据采用某种负载，测试数据选用其他负载的情况下，EEMD‑Hilbert包络谱比时域或频域幅值谱能更好地体现出滚动轴承不同负载下的多状态特征，具有更高的识别率。
技术研发人员：康守强;王玉静;那晓栋;谢金宝;于春雨;柳长源
受保护的技术使用者：哈尔滨理工大学
文档号码：201710181336
技术研发日：2017.03.23
技术公布日：2017.06.23