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一维卷积神经网络实时抗噪故障诊断算法
被引量：
32
1
作者
刘星辰
周奇才
+2 位作者
赵炯
沈鹤鸿
熊肖磊
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第7期89-95,共7页
针对旋转机械智能诊断方法计算量大和抗噪能力差的问题,在经典模型LeNet-5的基础上提出基于一维卷积神经网络的故障诊断算法.采用全局平均池化层代替传统卷积神经网络中的全连接层,在降低模型计算量的同时,降低模型参数数量和过拟合的风...
针对旋转机械智能诊断方法计算量大和抗噪能力差的问题,在经典模型LeNet-5的基础上提出基于一维卷积神经网络的故障诊断算法.采用全局平均池化层代替传统卷积神经网络中的全连接层,在降低模型计算量的同时,降低模型参数数量和过拟合的风险;利用随机破坏后的时域信号进行训练以提高其抗噪能力;采用改进后的一维卷积核和池化核直接作用于原始时域信号,将特征提取和故障分类合二为一,通过交替的卷积层和池化层实现原始信号自适应特征提取,结合全局平均池化层完成故障分类.利用轴承数据和齿轮数据进行实验验证并对比经典模型LeNet-5、BP神经网络和SVM.结果表明:采用全局平均池化层可有效降低模型计算量,提高模型在低信噪比条件下的诊断精度,采用随机破坏输入训练策略可显著提升模型的抗噪诊断能力;改进后的模型可以实现噪声环境下准确、快速和稳定的故障诊断.通过t-SNE可视化分析说明了模型在特征学习上的有效性.
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关键词
故障
诊断
卷积神经网络
实时
诊断
抗
噪
诊断
旋转机械
下载PDF
职称材料
基于联合抗噪算法的滚动轴承故障诊断研究
被引量：
5
2
作者
刘冲
《华东交通大学学报》
2020年第4期82-87,共6页
轴承通常工作于复杂噪声环境下,使得时域振动信号容易受到各种噪声的污染,从而误导诊断结果。针对以上问题,提出基于一维卷积自编码(1D-DCAE)和一维卷积神经网络(1D-CNN)的联合抗噪故障诊断算法。为了模拟真实噪声环境,在原始振动信号...
轴承通常工作于复杂噪声环境下,使得时域振动信号容易受到各种噪声的污染,从而误导诊断结果。针对以上问题,提出基于一维卷积自编码(1D-DCAE)和一维卷积神经网络(1D-CNN)的联合抗噪故障诊断算法。为了模拟真实噪声环境,在原始振动信号中添加不同信噪比的高斯噪声,用1D-DCAE对原始信号降噪,再将降噪信号用于1D-CNN进行故障诊断。基于全卷积神经网络搭建1D-DCAE模型,并舍弃池化层以降低信息丢失,以提高联合诊断模型的抗噪能力。结果表明:采用基于全卷积网络搭建的1D-DACE有更好的降噪效果,改进后的模型能自适应诊断各种噪声环境下的故障。
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关键词
降
噪
自编码
卷积神经网络
故障
诊断
抗
噪
诊断
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职称材料
题名
一维卷积神经网络实时抗噪故障诊断算法
被引量：
32
1
作者
刘星辰
周奇才
赵炯
沈鹤鸿
熊肖磊
机构
同济大学机械与能源工程学院
出处
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第7期89-95,共7页
文摘
针对旋转机械智能诊断方法计算量大和抗噪能力差的问题,在经典模型LeNet-5的基础上提出基于一维卷积神经网络的故障诊断算法.采用全局平均池化层代替传统卷积神经网络中的全连接层,在降低模型计算量的同时,降低模型参数数量和过拟合的风险;利用随机破坏后的时域信号进行训练以提高其抗噪能力;采用改进后的一维卷积核和池化核直接作用于原始时域信号,将特征提取和故障分类合二为一,通过交替的卷积层和池化层实现原始信号自适应特征提取,结合全局平均池化层完成故障分类.利用轴承数据和齿轮数据进行实验验证并对比经典模型LeNet-5、BP神经网络和SVM.结果表明:采用全局平均池化层可有效降低模型计算量,提高模型在低信噪比条件下的诊断精度,采用随机破坏输入训练策略可显著提升模型的抗噪诊断能力;改进后的模型可以实现噪声环境下准确、快速和稳定的故障诊断.通过t-SNE可视化分析说明了模型在特征学习上的有效性.
关键词
故障
诊断
卷积神经网络
实时
诊断
抗
噪
诊断
旋转机械
Keywords
fault diagnosis
convolutional neural network
real-time diagnosis
anti-noise diagnosis
rotating machinery
分类号
TH165 [机械工程—机械制造及自动化]
下载PDF
职称材料
题名
基于联合抗噪算法的滚动轴承故障诊断研究
被引量：
5
2
作者
刘冲
机构
华东交通大学电气与自动化工程学院
出处
《华东交通大学学报》
2020年第4期82-87,共6页
文摘
轴承通常工作于复杂噪声环境下,使得时域振动信号容易受到各种噪声的污染,从而误导诊断结果。针对以上问题,提出基于一维卷积自编码(1D-DCAE)和一维卷积神经网络(1D-CNN)的联合抗噪故障诊断算法。为了模拟真实噪声环境,在原始振动信号中添加不同信噪比的高斯噪声,用1D-DCAE对原始信号降噪,再将降噪信号用于1D-CNN进行故障诊断。基于全卷积神经网络搭建1D-DCAE模型,并舍弃池化层以降低信息丢失,以提高联合诊断模型的抗噪能力。结果表明:采用基于全卷积网络搭建的1D-DACE有更好的降噪效果,改进后的模型能自适应诊断各种噪声环境下的故障。
关键词
降
噪
自编码
卷积神经网络
故障
诊断
抗
噪
诊断
Keywords
denoising convolutional autoencoder(DCAE)
convolutional neural network(CNN)
fault diagnosis
anti-noise diagnosis
分类号
TP165 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一维卷积神经网络实时抗噪故障诊断算法
刘星辰
周奇才
赵炯
沈鹤鸿
熊肖磊
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019
32
下载PDF
职称材料
2
基于联合抗噪算法的滚动轴承故障诊断研究
刘冲
《华东交通大学学报》
2020
5
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职称材料
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