無(wú)監(jiān)督健康指標(biāo)在軸承早期故障檢測(cè)中的應(yīng)用

摘要： 針對(duì)滾動(dòng)軸承早期故障時(shí)間點(diǎn)難以檢測(cè)問(wèn)題，提出一種基于卷積深度置信網(wǎng)絡(luò)(convolutional deep belief network, CDBN)與多核極限學(xué)習(xí)機(jī)自編碼器(multi-kernel extreme learning machine based autoencoder, MKELM-AE)的無(wú)監(jiān)督健康指標(biāo)故障檢測(cè)方法。首先，引入CDBN自適應(yīng)提取滾動(dòng)軸承健康狀...