基于DBN-SVDD的滚动轴承性能退化评估方法
Bearing（2021）
摘要
针对现有性能退化评估方法需要人工经验筛选特征指标,难以获取轴承故障状态下振动信号的问题,提出了一种基于深度置信网络(DBN)和支持向量数据描述(SVDD)相结合的滚动轴承性能退化评估方法.该方法以滚动轴承正常状态下的归一化幅值谱作为DBN的输入,利用DBN中的RBM构建特征自动提取模型,通过SVDD构建评估模型.使用不同工况下滚动轴承全寿命周期试验数据的分析表明,该方法能够很好地揭示轴承性能退化规律,而且摆脱了特征选择的人为干预,可以准确检测出滚动轴承早期微弱故障.
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