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基于MSST和双通道CNN技术的变转速轴承故障诊断研究
被引量：
2
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作者
张冰
姜培刚
林天然
《机电工程》
CAS
北大核心
2021年第9期1145-1151,共7页
针对变转速滚动轴承振动信号具有非平稳性特征,且故障特征难以有效提取的问题,提出了一种基于多次同步压缩变换和双通道卷积神经网络的滚动轴承故障智能诊断方法。首先,对变转速工况下滚动轴承的振动信号进行了多次同步压缩变换,获得了...
针对变转速滚动轴承振动信号具有非平稳性特征,且故障特征难以有效提取的问题,提出了一种基于多次同步压缩变换和双通道卷积神经网络的滚动轴承故障智能诊断方法。首先,对变转速工况下滚动轴承的振动信号进行了多次同步压缩变换,获得了能量集中的时频图谱;然后,将其输入到采用不同尺寸的小卷积核双通道CNN中,提取了其故障特征信息,并通过Concatenate机制将其融合;最后,通过SoftMax函数输出轴承的故障识别结果;在一组变转速工况滚动轴承故障实验数据上取得了99%以上的故障识别率,验证了该方法的有效性,并与单通道CNN模型进行了对比。研究结果表明:TCNN的分类精度更高,准确率可达99.67%;该结果证明了改进后的模型具有较好的非线性拟合能力,同时也具有较强的鲁棒性,可有效应用于变转速滚动轴承故障诊断中。
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关键词
变转速轴承
多次同步压缩变换
卷积神经网络
故障诊断
特征融合
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职称材料
题名
基于MSST和双通道CNN技术的变转速轴承故障诊断研究
被引量：
2
1
作者
张冰
姜培刚
林天然
机构
青岛理工大学机械与汽车工程学院
出处
《机电工程》
CAS
北大核心
2021年第9期1145-1151,共7页
基金
山东省重点研发计划资助项目(2018GGX109011)。
文摘
针对变转速滚动轴承振动信号具有非平稳性特征,且故障特征难以有效提取的问题,提出了一种基于多次同步压缩变换和双通道卷积神经网络的滚动轴承故障智能诊断方法。首先,对变转速工况下滚动轴承的振动信号进行了多次同步压缩变换,获得了能量集中的时频图谱;然后,将其输入到采用不同尺寸的小卷积核双通道CNN中,提取了其故障特征信息,并通过Concatenate机制将其融合;最后,通过SoftMax函数输出轴承的故障识别结果;在一组变转速工况滚动轴承故障实验数据上取得了99%以上的故障识别率,验证了该方法的有效性,并与单通道CNN模型进行了对比。研究结果表明:TCNN的分类精度更高,准确率可达99.67%;该结果证明了改进后的模型具有较好的非线性拟合能力,同时也具有较强的鲁棒性,可有效应用于变转速滚动轴承故障诊断中。
关键词
变转速轴承
多次同步压缩变换
卷积神经网络
故障诊断
特征融合
Keywords
varying speed bearings
multisynchro-squeezing transform(MSST)
convolution neural network(CNN)
fault diagnosis
feature fusion
分类号
TH133.33 [机械工程—机械制造及自动化]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于MSST和双通道CNN技术的变转速轴承故障诊断研究
张冰
姜培刚
林天然
《机电工程》
CAS
北大核心
2021
2
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