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基于MMFFCNN-GCN的门式启闭机轴承半监督故障诊断
1
作者
包唐伟
张世杰
+1 位作者
武世虎
夏诗雨
《机床与液压》
北大核心
2025年第15期158-165,共8页
在实际水电站门式启闭机中,收集到的轴承标记数据往往很少,传统数据驱动故障诊断方法在有限标记数据集上无法获得令人满意的结果。针对这一问题,提出一种基于多域多尺度特征融合卷积网络(MMFFCNN)和图卷积(GCN)的半监督故障诊断方法。...
在实际水电站门式启闭机中,收集到的轴承标记数据往往很少,传统数据驱动故障诊断方法在有限标记数据集上无法获得令人满意的结果。针对这一问题,提出一种基于多域多尺度特征融合卷积网络(MMFFCNN)和图卷积(GCN)的半监督故障诊断方法。通过变分模态分解对振动信号进行分解,选择主要成分进行重构。对重构信号采用快速傅里叶变换提取频域特征,同时利用连续小波变换提取时频域特征,采用多尺度卷积网络进行特征提取与融合。采用K最近邻基于特征向量构建图结构,继而构建图卷积模型实现半监督故障诊断。最后,利用凯斯西储大学轴承数据集进行验证。结果表明:所提方法在20%标记数据下准确率达到99.59%;相比单一时频特征(方法四),加入时域和频域特征(文中方法)使准确率提升0.93%;多尺度卷积网络(方法三)比单尺度CNN(方法二)准确率提高1.78%;引入GCN半监督机制,文中方法比方法五的准确率提升2.44%;表明该方法能够提高有限标记数据集下模型故障诊断的准确率。
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关键词
门式启闭机轴承
半监督故障诊断
多域多尺度特征融合卷积网络(MMFFCNN)
图卷积(GCN)
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题名
基于MMFFCNN-GCN的门式启闭机轴承半监督故障诊断
1
作者
包唐伟
张世杰
武世虎
夏诗雨
机构
三峡金沙江川云水电开发有限公司永善溪洛渡电厂
电子科技大学航空航天学院
郑州市科德自动化系统工程有限公司
出处
《机床与液压》
北大核心
2025年第15期158-165,共8页
基金
国家自然科学基金青年科学基金项目(71801168)
四川省自然科学基金项目(2023NSFSC0476)
三峡金沙江川云水电开发有限公司永善溪洛渡电厂科研项目(Z412202018)。
文摘
在实际水电站门式启闭机中,收集到的轴承标记数据往往很少,传统数据驱动故障诊断方法在有限标记数据集上无法获得令人满意的结果。针对这一问题,提出一种基于多域多尺度特征融合卷积网络(MMFFCNN)和图卷积(GCN)的半监督故障诊断方法。通过变分模态分解对振动信号进行分解,选择主要成分进行重构。对重构信号采用快速傅里叶变换提取频域特征,同时利用连续小波变换提取时频域特征,采用多尺度卷积网络进行特征提取与融合。采用K最近邻基于特征向量构建图结构,继而构建图卷积模型实现半监督故障诊断。最后,利用凯斯西储大学轴承数据集进行验证。结果表明:所提方法在20%标记数据下准确率达到99.59%;相比单一时频特征(方法四),加入时域和频域特征(文中方法)使准确率提升0.93%;多尺度卷积网络(方法三)比单尺度CNN(方法二)准确率提高1.78%;引入GCN半监督机制,文中方法比方法五的准确率提升2.44%;表明该方法能够提高有限标记数据集下模型故障诊断的准确率。
关键词
门式启闭机轴承
半监督故障诊断
多域多尺度特征融合卷积网络(MMFFCNN)
图卷积(GCN)
Keywords
portal crane bearings
semi-supervised fault diagnosis
multi-domain and multi-scale feature fusion convolutional neural network(MMFFCNN)
graph convolutional network(GCN)
分类号
TH133.3 [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
操作
1
基于MMFFCNN-GCN的门式启闭机轴承半监督故障诊断
包唐伟
张世杰
武世虎
夏诗雨
《机床与液压》
北大核心
2025
0
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