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基于中心损失-改进卷积自编码器的滚动轴承半监督故障诊断
被引量：
8
1
作者
齐咏生
巩育瑞
+2 位作者
高胜利
刘利强
李永亭
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2023年第7期301-311,共11页
当前基于深度学习的旋转机械故障诊断技术,凭借其强大的逐层加工和内置特征变换功能受到广泛关注,然而传统用于故障诊断的深度网络需要大量标签数据,且诊断结果依赖于标签的数量和准确性。为此,提出一种基于中心损失-改进卷积自编码器(c...
当前基于深度学习的旋转机械故障诊断技术,凭借其强大的逐层加工和内置特征变换功能受到广泛关注,然而传统用于故障诊断的深度网络需要大量标签数据,且诊断结果依赖于标签的数量和准确性。为此,提出一种基于中心损失-改进卷积自编码器(center loss-improved convolutional auto-encoder, CL-ICAE)的半监督故障诊断方法。该方法首先利用连续小波变换将故障信号转换为时频图,细化故障特征表征;之后构建改进的卷积自编码器网络结构,并引入批量归一化(batch normalization, BN)和Dropout,在特征提取阶段防止过拟合;之后在分类阶段,通过将中心损失(center loss)引入Softmax损失函数,构建联合损失函数,使故障特征实现类内距离更小,特征差异更大,进一步提高分类精度。最后,将所提方法通过凯斯西储大学轴承数据集和轴承故障试验平台进行验证,结果表明在少量标签样本情况下,均可实现有效的故障诊断,提升诊断准确率。
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关键词
滚动轴承
卷积自编码器
半监督
批量
归一化
(
bn
)
中心损失(CL)
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职称材料
题名
基于中心损失-改进卷积自编码器的滚动轴承半监督故障诊断
被引量：
8
1
作者
齐咏生
巩育瑞
高胜利
刘利强
李永亭
机构
内蒙古工业大学电力学院
内蒙古自治区机电控制重点实验室
内蒙古北方龙源风力发电有限责任公司
出处
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2023年第7期301-311,共11页
基金
国家自然科学基金(62241309)
内蒙古科技计划项目(2021GG164)
内蒙古自然科学基金(2020MS05029,2021MS06018)。
文摘
当前基于深度学习的旋转机械故障诊断技术,凭借其强大的逐层加工和内置特征变换功能受到广泛关注,然而传统用于故障诊断的深度网络需要大量标签数据,且诊断结果依赖于标签的数量和准确性。为此,提出一种基于中心损失-改进卷积自编码器(center loss-improved convolutional auto-encoder, CL-ICAE)的半监督故障诊断方法。该方法首先利用连续小波变换将故障信号转换为时频图,细化故障特征表征;之后构建改进的卷积自编码器网络结构,并引入批量归一化(batch normalization, BN)和Dropout,在特征提取阶段防止过拟合;之后在分类阶段,通过将中心损失(center loss)引入Softmax损失函数,构建联合损失函数,使故障特征实现类内距离更小,特征差异更大,进一步提高分类精度。最后,将所提方法通过凯斯西储大学轴承数据集和轴承故障试验平台进行验证,结果表明在少量标签样本情况下,均可实现有效的故障诊断,提升诊断准确率。
关键词
滚动轴承
卷积自编码器
半监督
批量
归一化
(
bn
)
中心损失(CL)
Keywords
rolling bearing
convolutional auto-encoder(CAE)
semi-supervised
batch normalization(
bn
)
center loss(CL)
分类号
TH133.3 [机械工程—机械制造及自动化]
TH165.3 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于中心损失-改进卷积自编码器的滚动轴承半监督故障诊断
齐咏生
巩育瑞
高胜利
刘利强
李永亭
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2023
8
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