基于ADR-SDP-DCNN算法的非稳定工况下港口起重机轴承故障诊断

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摘要：针对港口起重机起升机构及运行机构中减速器频繁启停这一非稳定工况而导致的轴承故障难以诊断的问题，提出一种港口起重机轴承故障智能诊断方法。该方法应用角域重采样（angular domain resampling， ADR）技术将非稳定工况下的轴承时域振动信号转化为稳定工况下的角域振动信号;通过自适应噪声完备集合经验模态分解（complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise， CEEMDAN）对信号进行分解与重构来实现去噪的目的，并对重构的信号进行对称点阵（symmetrized dot pattern， SDP） 图像可视化;应用深度卷积神经网络（deep convolutional neural network， DCNN）对SDP图进行故障诊断。（剩余8671字）