轴承作为旋转机械中最易损耗的核心基础部件之一,是机械装备的重点监测对象。针对现有轴承智能故障诊断模型存在的对数据信息挖掘片面性及利用率低等问题,构建了一种基于双向长短期记忆(Bidirectional Long Short-term Memory,BLSTM)结...轴承作为旋转机械中最易损耗的核心基础部件之一,是机械装备的重点监测对象。针对现有轴承智能故障诊断模型存在的对数据信息挖掘片面性及利用率低等问题,构建了一种基于双向长短期记忆(Bidirectional Long Short-term Memory,BLSTM)结构与多尺度卷积结构融合的深度学习网络模型。为了增强模型的分类性能以及提高模型对实际工程环境的贴合度,数据集中各类故障数据的数据量为非等量;然后将数据集通过BLSTM结构来获取具有对称性的数据特征,从而减少模型对前后故障信息记忆的紊乱、增强信息利用率,接着通过多尺度卷积结构对数据特征进行多角度理解与交流,防止特征提取片面化,同时还能增强模型的抗噪性能;最后通过全连接网络实现智能分类。将所提模型分别对深沟球轴承与圆柱滚子轴承故障数据进行处理分析,结果表明该智能模型具有较高的准确度与实用性。展开更多
文摘轴承作为旋转机械中最易损耗的核心基础部件之一,是机械装备的重点监测对象。针对现有轴承智能故障诊断模型存在的对数据信息挖掘片面性及利用率低等问题,构建了一种基于双向长短期记忆(Bidirectional Long Short-term Memory,BLSTM)结构与多尺度卷积结构融合的深度学习网络模型。为了增强模型的分类性能以及提高模型对实际工程环境的贴合度,数据集中各类故障数据的数据量为非等量;然后将数据集通过BLSTM结构来获取具有对称性的数据特征,从而减少模型对前后故障信息记忆的紊乱、增强信息利用率,接着通过多尺度卷积结构对数据特征进行多角度理解与交流,防止特征提取片面化,同时还能增强模型的抗噪性能;最后通过全连接网络实现智能分类。将所提模型分别对深沟球轴承与圆柱滚子轴承故障数据进行处理分析,结果表明该智能模型具有较高的准确度与实用性。
