基于电流信号和深度强化学习的电机轴承故障诊断方法

摘要：

通过机理分析,确定电机电流中存在轴承的故障特征;利用电流信号的统计学指标完成对轴承故障特征的提取,并采用随机森林判断各统计学指标与轴承故障的关联程度;将筛选后的特征指标作为深度强化学习网络的输入,得到电机轴承的故障诊断模型.实例分析结果表明,所提方法具有较高的准确率和泛化能力.

关键词：电机、轴承、故障诊断、特征提取、深度强化学习、随机森林算法

所属期刊栏目：39

分类号：TM307+.1(电机)

资助基金：国家自然科学基金;河北省自然科学基金

在线出版日期：2023-04-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：61-70