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基于CWT-CNN-LSTM的滚动轴承的故障诊断方法研究
1
作者
陈鑫
袁伟
+3 位作者
刘松
苗飞
沈涛
韩祥泽
《山东航空学院学报》
2024年第6期5-13,共9页
针对航空发动机转子系统中滚动轴承故障诊断面临的故障特征提取不足及传统算法准确率不高的问题,提出了一种结合连续小波变换(CWT)和卷积神经网络(CNN)内嵌长短期记忆网络(LSTM)的滚动轴承故障诊断方法。具体而言,通过CWT对原始振动信...
针对航空发动机转子系统中滚动轴承故障诊断面临的故障特征提取不足及传统算法准确率不高的问题,提出了一种结合连续小波变换(CWT)和卷积神经网络(CNN)内嵌长短期记忆网络(LSTM)的滚动轴承故障诊断方法。具体而言,通过CWT对原始振动信号进行处理,生成二维时频图,并将其转化为单通道灰度图,输入CNN-LSTM深度学习模型中进行故障识别与分类。实验结果表明,此方法在凯斯西储大学轴承数据集上的平均故障识别准确率达到99.615%,显著优于其他7种对比模型。此外,该方法的故障识别分类准确率方差仅为0.00368,充分验证了其在滚动轴承故障识别与分类中的高稳定性和有效性。
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关键词
连续小波变化
卷积神经网络
长短期记忆网络
滚动轴承
故障诊断
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职称材料
题名
基于CWT-CNN-LSTM的滚动轴承的故障诊断方法研究
1
作者
陈鑫
袁伟
刘松
苗飞
沈涛
韩祥泽
机构
山东航空学院飞行学院
出处
《山东航空学院学报》
2024年第6期5-13,共9页
基金
山东省自然科学基金项目(ZR2022MF350)。
文摘
针对航空发动机转子系统中滚动轴承故障诊断面临的故障特征提取不足及传统算法准确率不高的问题,提出了一种结合连续小波变换(CWT)和卷积神经网络(CNN)内嵌长短期记忆网络(LSTM)的滚动轴承故障诊断方法。具体而言,通过CWT对原始振动信号进行处理,生成二维时频图,并将其转化为单通道灰度图,输入CNN-LSTM深度学习模型中进行故障识别与分类。实验结果表明,此方法在凯斯西储大学轴承数据集上的平均故障识别准确率达到99.615%,显著优于其他7种对比模型。此外,该方法的故障识别分类准确率方差仅为0.00368,充分验证了其在滚动轴承故障识别与分类中的高稳定性和有效性。
关键词
连续小波变化
卷积神经网络
长短期记忆网络
滚动轴承
故障诊断
Keywords
continuous wavelet transform
convolutional neural network
long short-term memory network
rolling bearing
fault diagnosis
分类号
TP277 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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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CWT-CNN-LSTM的滚动轴承的故障诊断方法研究
陈鑫
袁伟
刘松
苗飞
沈涛
韩祥泽
《山东航空学院学报》
2024
0
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