基于频域特征变分自编码器的轴承故障诊断研究
来源：计算机测量与控制杂志2023年第4期北京时间：
作者：邓明洋,李长征,杨浩
单位：西北工业大学 动力与能源学院 西安,710072
摘要：针对深度学习故障诊断模型泛化能力差、网络复杂的问题,提出一种通用的特征提取网络,在此基础上应用轴承故障诊断的方法。首次提出频域特征变分自编码器,增强了信号特征提取的鲁棒性。然后,采用局部异常因子算法剔除离群点,防止分类器过拟合,提高分类器泛化性能。最后,构建分类器进行故障诊断。实验验证表明在不同损伤程度下特征提取的界限清晰,故障分类效果好,并且模型表现出良好的可迁移性。
关键词：故障诊断;特征提取;频域特征;变分自编码器;离群点检测
