通信学报 ›› 2020, Vol. 41 ›› Issue (5): 187-195.doi: 10.11959/j.issn.1000-436x.2020099

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基于非平稳信号组合分析的故障诊断方法

陈哲1,胡玉其1,田世庆1,陆慧敏2,徐立中1   

  1. 1 河海大学计算机与信息学院, 江苏 南京 211100
    2 日本九州工业大学机械智能工学研究系, 北九州 804-8550
  • 修回日期:2020-04-06 出版日期:2020-05-25 发布日期:2020-05-30
  • 作者简介:陈哲(1983- ),男, 江苏徐州人,博士,河海大学副教授,主要研究方向为智能信息获取与处理、模式识别与复杂系统|胡玉其(1996- ),男,山东济宁人,河海大学硕士生,主要研究方向为智能信号处理、故障诊断|田世庆(1997- ),男,江苏南通人,河海大学硕士生,主要研究方向为大数据分析、数据挖掘、故障诊断|陆慧敏(1982- ),男,江苏扬州人,日本九州工业大学副教授,主要研究方向为机器视觉、共融机器人、人工智能、物联网和海洋观测|徐立中(1958- ),男,山东东营人,博士,河海大学教授、博士生导师,主要研究方向为遥感遥测信号处理、多源传感器信息融合、信息处理系统及应用、系统建模与仿真
  • 基金资助:
    国家自然科学基金资助项目(61903124);国家自然科学基金资助项目(61671201)

Non-stationary signal combined analysis based fault diagnosis method

Zhe CHEN1,Yuqi HU1,Shiqing TIAN1,Huimin LU2,Lizhong XU1   

  1. 1 College of Computer and Information Engineering,Hohai University,Nanjing 211100,China
    2 School of Engineering,Kyushu Institute of Technology,Kyushu 804-8550,Japan
  • Revised:2020-04-06 Online:2020-05-25 Published:2020-05-30
  • Supported by:
    The National Natural Science Foundation of China(61903124);The National Natural Science Foundation of China(61671201)

摘要:

鉴于深度学习、频谱、时频分析方法间的优势互补,设计了由卷积网络、傅里叶变换和小波包分解组合的多流分析处理框架,对非平稳信号进行组合分析。提出了一种基于非平稳信号组合分析的故障诊断方法,提取信号的多属性特征并加权融合。应用于故障诊断的实验结果表明,所提出的信号组合分析方法能够更加稳定、准确地刻画故障类型,在不显著增加计算复杂度的前提下有效提高了故障诊断的分类准确率。

关键词: 非平稳信号, 故障诊断, 信号处理, 深度学习, 特征融合

Abstract:

Considering the complementarity between the deep learning,spectrum and time frequency analysis methods,a multi-stream framework was designed by combining the convolutional network,Fourier transform and wavelet package decomposition methods,with the aim to analyze the non-stationary signal.Accordingly,a none-stationary signal combined analysis based fault diagnosis method was proposed to extract features in difference aspects.The fault diagnosis experiments demonstrate that the combined analysis method can efficiently and stably depict the fault and significantly improve the performance of fault diagnosis.

Key words: none-stationary signal, fault diagnosis, signal processing, deep learning, feature fusion

中图分类号: 

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