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基于GWO-CMFH和改进ResNet轴承故障诊断
1
作者
欧巧凤
彭泗田
+1 位作者
李新民
熊邦书
《机床与液压》
北大核心
2023年第22期215-222,共8页
针对不同程度的小分类轴承故障,现有故障诊断方法准确率不高的问题,提出基于GWO-CMFH和改进ResNet的滚动轴承故障诊断方法。对于同一类型不同程度故障,提出基于GWO自适应优化结构元素参数的CMFH滤波方法,增强振动信号的脉冲故障特征并...
针对不同程度的小分类轴承故障,现有故障诊断方法准确率不高的问题,提出基于GWO-CMFH和改进ResNet的滚动轴承故障诊断方法。对于同一类型不同程度故障,提出基于GWO自适应优化结构元素参数的CMFH滤波方法,增强振动信号的脉冲故障特征并抑制背景噪声;采用连续小波变换将滤波后的信号转换成二维时频图谱;最后,提出基于混合注意力机制改进的残差网络模型,提高轴承故障诊断精度。在西储大学、东南大学及所选轴承数据集上进行验证实验,不同故障程度的小分类诊断准确率分别达到99.73%、98.12%和99.07%,表明所提方法具有很好的抗噪性、鲁棒性,可提高滚动轴承不同故障程度的诊断效果。
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关键词
滚动轴承故障诊断
GWO
cmfh
混合注意力机制
残差网络(ResNet)
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职称材料
题名
基于GWO-CMFH和改进ResNet轴承故障诊断
1
作者
欧巧凤
彭泗田
李新民
熊邦书
机构
南昌航空大学图像处理与模式识别省重点实验室
中国直升机设计研究所直升机旋翼动力重点实验室
出处
《机床与液压》
北大核心
2023年第22期215-222,共8页
基金
国家自然科学基金地区科学基金项目(62365014)
航空科学基金(20185756006)。
文摘
针对不同程度的小分类轴承故障,现有故障诊断方法准确率不高的问题,提出基于GWO-CMFH和改进ResNet的滚动轴承故障诊断方法。对于同一类型不同程度故障,提出基于GWO自适应优化结构元素参数的CMFH滤波方法,增强振动信号的脉冲故障特征并抑制背景噪声;采用连续小波变换将滤波后的信号转换成二维时频图谱;最后,提出基于混合注意力机制改进的残差网络模型,提高轴承故障诊断精度。在西储大学、东南大学及所选轴承数据集上进行验证实验,不同故障程度的小分类诊断准确率分别达到99.73%、98.12%和99.07%,表明所提方法具有很好的抗噪性、鲁棒性,可提高滚动轴承不同故障程度的诊断效果。
关键词
滚动轴承故障诊断
GWO
cmfh
混合注意力机制
残差网络(ResNet)
Keywords
Rolling bearing fault diagnosis
GWO
cmfh
Mixed attention mechanism
Residual network(ResNet)
分类号
TH133.3 [机械工程—机械制造及自动化]
TH213.3
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作者
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1
基于GWO-CMFH和改进ResNet轴承故障诊断
欧巧凤
彭泗田
李新民
熊邦书
《机床与液压》
北大核心
2023
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