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摘要:
Since the effectiveness of extracting fault features is not high under traditional bearing fault diagnosis method, a bearing fault diagnosis method based on Deep Auto-encoder Network (DAEN) optimized by Cloud Adaptive Particle Swarm Optimization (CAPSO) was proposed. On the basis of analyzing CAPSO and DAEN, the CAPSO-DAEN fault diagnosis model is built. The model uses the randomness and stability of CAPSO algorithm to optimize the connection weight of DAEN, to reduce the constraints on the weights and extract fault features adaptively. Finally, efficient and accurate fault diagnosis can be implemented with the Softmax classifier. The results of test show that the proposed method has higher diagnostic accuracy and more stable diagnosis results than those based on the DAEN, Support Vector Machine (SVM) and the Back Propagation algorithm (BP) under appropriate parameters.
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文献信息
篇名 Application of Improved Deep Auto-Encoder Network in Rolling Bearing Fault Diagnosis
来源期刊 电脑和通信(英文) 学科 医学
关键词 FAULT Diagnosis ROLLING Bearing Deep Auto-Encoder NETWORK CAPSO Algorithm FEATURE Extraction
年,卷(期) 2018,(7) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 41-53
页数 13页 分类号 R73
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期刊影响力
电脑和通信(英文)
月刊
2327-5219
武汉市江夏区汤逊湖北路38号光谷总部空间
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