CWNT时频尺度多步噪声抑制的轴承故障诊断OA
Bearing Fault Diagnosis of Multi-step Noise Suppression at CWNT Time-frequency Scale
实际工况中的轴承信号常带有不同程度的噪声干扰,不利于识别轴承的健康状态,且严重影响其故障诊断的稳定性.针对噪声信号的处理难题,提出了一种CWNT时频尺度多步噪声抑制的轴承故障诊断方法.通过不同时频尺度分解,利用连续小波变换(CWT)的带通特性,可变长度时窗截取变换定位含噪信号的集中波形;从全局感受野对故障信号滤波,深层卷积非线性提取时频图像特征;在通道维度增加注意力机制,加权归一化权重至每个通道的特征,拟合通道间的复杂关联,以此达到多步噪声抑制的…查看全部>>
In the actual working conditions,the bearing signal often has different degrees of noise interference,which is not conducive to identify the health state of the bearing,and affects the stability of the fault diagnosis seriously.For the problem of processing noisy signals,a bearing fault diagnosis method for multi-step noise suppression at CWNT time-frequency scale(CWNT)is proposed.The concentrated waveform of continuous wavelet transform(CWT)is captured by t…查看全部>>
徐坤;刘征;朱维超;任万凯;蔡木霞
南京工业大学机械与动力工程学院,南京 211897南京工业大学机械与动力工程学院,南京 211897南京工业大学机械与动力工程学院,南京 211897南京工业大学机械与动力工程学院,南京 211897南京工业大学机械与动力工程学院,南京 211897
计算机与自动化
故障诊断连续小波变换注意力机制高斯白噪声
fault diagnosiscontinuous wavelet transformattention mechanismgaussian white noise
《机电工程技术》 2024 (2)
8-12,5
国家自然科学基金面上项目(52175465)
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