基于FRFT和LSTM的变速器齿轮早期故障诊断
Journal of Academy of Military Transportation（2020）
Abstract
针对变速器齿轮早期故障诊断中故障特征微弱、难以提取和识别的问题,提出一种基于分数阶傅里叶变换(FRFT)和长短时记忆网络(LSTM)的故障诊断模型.利用FRFT分离出故障齿轮所在挡位的啮合分量,以该分量的时间序列作为特征向量输入到LSTM网络中训练和识别.试验验证了该模型的有效性,能实现齿轮故障的识别,相比BP神经网络和支持向量机(SVM)可提高故障诊断的准确率.
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