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基于MDAM-GhostCNN的滚动轴承故障诊断方法
1
作者
郭俊锋
谭宝宏
王智明
《北京航空航天大学学报》
北大核心
2025年第4期1172-1184,共13页
针对传统故障诊断方法特征提取不充分、计算复杂及在变工况下识别准确率低的问题,提出一种基于混合域注意力机制(MDAM)-GhostCNN的滚动轴承故障诊断方法。采用马尔可夫转移场(MTF)将轴承振动信号转化为具有时间相关性的二维特征图;利用G...
针对传统故障诊断方法特征提取不充分、计算复杂及在变工况下识别准确率低的问题,提出一种基于混合域注意力机制(MDAM)-GhostCNN的滚动轴承故障诊断方法。采用马尔可夫转移场(MTF)将轴承振动信号转化为具有时间相关性的二维特征图;利用Ghost卷积计算精简的优点,构造出GhostCNN;设计一种MDAM,使网络从通道和空间2个维度充分捕获特征信息,实现特征通道间相互依赖的同时让网络有效关注特征空间信息。由此,构建出MDAM-GhostCNN模型。将MTF二维特征图输入到MDAM-GhostCNN模型中进行训练并输出诊断结果。采用凯斯西储大学和江南大学(JNU)轴承数据集进行实验验证,并对其数据集进行加噪处理。结果表明:在变工况下,所建模型有着更高的识别准确率、抗噪性能和泛化性能。
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关键词
滚动轴承
故障诊断
马尔可夫转移场
Ghost卷积
注意力机制
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职称材料
题名
基于MDAM-GhostCNN的滚动轴承故障诊断方法
1
作者
郭俊锋
谭宝宏
王智明
机构
兰州理工大学机电工程学院
出处
《北京航空航天大学学报》
北大核心
2025年第4期1172-1184,共13页
基金
国家自然科学基金(51465034)。
文摘
针对传统故障诊断方法特征提取不充分、计算复杂及在变工况下识别准确率低的问题,提出一种基于混合域注意力机制(MDAM)-GhostCNN的滚动轴承故障诊断方法。采用马尔可夫转移场(MTF)将轴承振动信号转化为具有时间相关性的二维特征图;利用Ghost卷积计算精简的优点,构造出GhostCNN;设计一种MDAM,使网络从通道和空间2个维度充分捕获特征信息,实现特征通道间相互依赖的同时让网络有效关注特征空间信息。由此,构建出MDAM-GhostCNN模型。将MTF二维特征图输入到MDAM-GhostCNN模型中进行训练并输出诊断结果。采用凯斯西储大学和江南大学(JNU)轴承数据集进行实验验证,并对其数据集进行加噪处理。结果表明:在变工况下,所建模型有着更高的识别准确率、抗噪性能和泛化性能。
关键词
滚动轴承
故障诊断
马尔可夫转移场
Ghost卷积
注意力机制
Keywords
rolling bearing
fault diagnosis
Markov transfer field
Ghost convolution
attention mechanism
分类号
TH133.33 [机械工程—机械制造及自动化]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于MDAM-GhostCNN的滚动轴承故障诊断方法
郭俊锋
谭宝宏
王智明
《北京航空航天大学学报》
北大核心
2025
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