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基于GCN的多源变工况滚动轴承故障诊断 被引量：4
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作者 谢锋云 王玲岚 +3 位作者 宋明桦 樊秋阳 孙恩广 朱海燕 《铁道科学与工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期2109-2118,共10页
滚动轴承是旋转机械的关键部件,其健康状况的识别非常重要。迁移学习作为一种有效工具被广泛应用于故障诊断领域,但单源迁移学习方法可能存在泛化性能较差甚至引起负迁移,造成识别效果不佳的问题。提出一种基于多感受野图卷积网络(GCN)... 滚动轴承是旋转机械的关键部件,其健康状况的识别非常重要。迁移学习作为一种有效工具被广泛应用于故障诊断领域,但单源迁移学习方法可能存在泛化性能较差甚至引起负迁移,造成识别效果不佳的问题。提出一种基于多感受野图卷积网络(GCN)的多源迁移学习方法(MS-GCN),通过在多个源域数据上学习迁移知识,实现变工况下滚动轴承的故障诊断。该方法首先利用小波变换将振动数据样本转换为二维时频图样本,将获得的N组源域样本和目标域样本进行构建得到N组源域-目标域样本数据对;其次,先利用深度卷积网络学习每组数据对的高维特征,再由多感受野图卷积网络学习所提特征的数据结构,使得自适应方法能充分学习域不变特征,更有效地将源域与目标域特征进行对齐,训练得到N组分类器;最后,取N组分类器分类结果的平均值为目标域样本的状态识别结果。基于江南大学轴承数据集对所提方法展开实验验证,在3组不同的变工况轴承故障诊断任务中,所提方法对4种不同状态(正常、内圈故障、外圈故障及滚动体故障)的分类准确率均在99%以上,与其他方法相比诊断准确率提升了0.22~8.27个百分点。对比结果表明:所提方法对变工况下滚动轴承的故障进行识别,可以有效地诊断出轴承的故障类型,具有一定的工程实用价值。 展开更多
关键词 故障诊断 多感受野图卷积网络 多源域迁移学习 深度卷积网络 滚动轴承
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