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基于一维卷积神经网络的圆柱滚子轴承保持架故障诊断
被引量：
18
1
作者
郑一珍
牛蔺楷
+2 位作者
熊晓燕
祁宏伟
马晓雄
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2021年第19期230-238,285,共10页
为解决滚动轴承保持架故障振动信号存在的不稳定性、无冲击特性和故障特征难以获取问题,研究提出基于“端到端”识别的适应性卷积神经网络故障诊断模型。将不同保持架故障状态下的振动信号按一定比例采用有重叠样本分割进行数据增强,并...
为解决滚动轴承保持架故障振动信号存在的不稳定性、无冲击特性和故障特征难以获取问题,研究提出基于“端到端”识别的适应性卷积神经网络故障诊断模型。将不同保持架故障状态下的振动信号按一定比例采用有重叠样本分割进行数据增强,并对样本实施分段标准化预处理构建训练和测试集合;利用卷积神经网络实现对振动信号的自适应特征提取和特征降维;在输出端利用全局平均池化替换经典构架中使用的全连接运算,以减少训练模型参数和过程运算量,避免发生过拟合,最终经Softmax分类输出诊断结果。试验结果表明算法能够达到99%以上的故障识别率,且在不同负载和转速下均保持良好的泛化性能和鲁棒性,可有效应用于轴承保持架故障诊断任务。
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关键词
保持架故障诊断
故障损伤程度
卷积神经网络
振动信号
故障诊断
下载PDF
职称材料
题名
基于一维卷积神经网络的圆柱滚子轴承保持架故障诊断
被引量：
18
1
作者
郑一珍
牛蔺楷
熊晓燕
祁宏伟
马晓雄
机构
太原理工大学机械与运载工程学院
太原理工大学新型传感器与智能控制教育部重点实验室
出处
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2021年第19期230-238,285,共10页
基金
国家自然科学基金(51705351)
山西省研究生创新项目(2020sy546)。
文摘
为解决滚动轴承保持架故障振动信号存在的不稳定性、无冲击特性和故障特征难以获取问题,研究提出基于“端到端”识别的适应性卷积神经网络故障诊断模型。将不同保持架故障状态下的振动信号按一定比例采用有重叠样本分割进行数据增强,并对样本实施分段标准化预处理构建训练和测试集合;利用卷积神经网络实现对振动信号的自适应特征提取和特征降维;在输出端利用全局平均池化替换经典构架中使用的全连接运算,以减少训练模型参数和过程运算量,避免发生过拟合,最终经Softmax分类输出诊断结果。试验结果表明算法能够达到99%以上的故障识别率,且在不同负载和转速下均保持良好的泛化性能和鲁棒性,可有效应用于轴承保持架故障诊断任务。
关键词
保持架故障诊断
故障损伤程度
卷积神经网络
振动信号
故障诊断
Keywords
cage
fault
diagnosis
degree
of
fault
damage
convolution
neural
network
vibration
signal
fault
diagnosis
分类号
TH113.1 [机械工程—机械设计及理论]
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于一维卷积神经网络的圆柱滚子轴承保持架故障诊断
郑一珍
牛蔺楷
熊晓燕
祁宏伟
马晓雄
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2021
18
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职称材料
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