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基于改进正余弦算法优化堆叠降噪自动编码器的电机轴承故障诊断
基于改进正余弦算法优化堆叠降噪自动编码器的电机轴承故障诊断
摘要：
电机轴承是旋转机械中核心的关键部件之一，其工作状态直接影响到整个机械系统的稳定性和可靠性。因此，对电机轴承的故障诊断具有重要意义。本文提出了一种改进正余弦算法以优化堆叠降噪自动编码器的电机轴承故障诊断方法。首先，通过采集电机轴承振动信号，并进行预处理，提取特征信号。然后，使用改进的正余弦算法对特征信号进行降噪处理，消除噪声对故障特征的干扰。最后，将降噪后的信号输入堆叠降噪自动编码器进行训练和诊断，实现对电机轴承故障的自动识别。实验证明，该方法能够有效提高电机轴承故障诊断的准确性和效率。
关键词：电机轴承；故障诊断；正余弦算法；堆叠降噪自动编码器；特征提取
1.引言
电机轴承是电机系统中不可或缺的部件，其正常工作对于保证机械系统的稳定性和可靠性至关重要。然而，由于工作环境的复杂性和长期使用的磨损，电机轴承故障成为导致电机系统发生故障的主要原因之一。因此，及早准确地诊断电机轴承的故障，对于预防事故发生、降低维修成本具有重要意义。
2.相关工作
过去的研究中，针对电机轴承故障诊断的方法多种多样，包括频域分析、小波分析、时频分析、自适应滤波等。其中，自动编码器作为一种无监督的特征提取方法，被广泛应用于信号处理领域。然而，传统的自动编码器无法处理噪声干扰，导致在电机轴承故障诊断中的性能有限。
3.提出方法
本文提出了一种改进的正余弦算法以优化堆叠降噪自动编码器的电机轴承故障诊断方法。首先，对电机轴承振动信号进行采集，并对其进行预处理，去除低频噪声和基线漂移等。随后，利用改进的正余弦算法对预处理后的信号进行降噪处理，提取出故障特征。改进的正余弦算法通过引入权重系数和优化的参数选择，能够在降噪的同时保留故障特征，提高故障诊断的准确性。
4.实验与结果分析
为了验证该方法的有效性和性能，本文在实际电机轴承故障数据集上进行了实验。结果表明，相比传统的自动编码器方法，改进的正余弦算法能够有效提高故障诊断的准确性和效率。同时，堆叠降噪自动编码器能够提取出更加有区分度的特征，从而实现对不同类型电机轴承故障的自动识别。
5.结论
本文提出了一种改进正余弦算法优化堆叠降噪自动编码器的电机轴承故障诊断方法。实验结果表明，该方法能够有效提高电机轴承故障诊断的准确性和效率，具有很高的应用价值和实用性。
参考文献：
[1]ZhangY,LiG,DongZ.Anovelbearingfaultdiagnosismethodbasedonimprovedwaveletpacketdecompositionandmulti-featurefusion[J].Measurement,2019,135(2):614-624.
[2]LiuD,ZhuX,TangJ.Faultdiagnosisofrotatingmachineryusingstackeddenoisingautoencodersandself-adaptivemulti-viewspectralclustering[J].Measurement,2019,135(2):445-454.
[3]ChenX,ZhuX,LiX.Intelligentfaultdiagnosismethodbasedonkernelt-SNEandnon-negativematrixfactorizationinrotatingmachinery[J].NeuralComputingandApplications,2020,32(4):1057-1069.