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基于SResNet网络的复杂工况下间歇运动设备故障诊断方法
1
作者
肖剑
刘畅
+2 位作者
贺飞飞
刘韬
许磊
《电子测量与仪器学报》
北大核心
2025年第6期274-283,共10页
间歇式运动设备是智能物流系统中的重要设备,其运行状态直接关系到整个系统的安全与可靠性。针对间歇运动设备运行过程轴承工作具有复杂性和不确定性,复杂工况下有效数据获取困难且故障样本稀缺导致滚动轴承故障诊断精度较低的问题,提...
间歇式运动设备是智能物流系统中的重要设备,其运行状态直接关系到整个系统的安全与可靠性。针对间歇运动设备运行过程轴承工作具有复杂性和不确定性,复杂工况下有效数据获取困难且故障样本稀缺导致滚动轴承故障诊断精度较低的问题,提出了一种基于自注意力模块(SAM)改进ResNet50网络(SResNet)的复杂工况下间歇运动设备故障诊断方法。首先,提出一种间歇工况识别方法用于提高状态数据的有效性;然后,利用连续小波变换将处理后的一维状态数据转化为故障特征信息更丰富的二维时频图谱;最后,提出基于SAM改进ResNet50网络,利用SAM增强网络对重要特征的关注,提升轴承故障诊断准确性和稳定性。使用轴承故障状态模拟实验数据集验证所提方法的故障诊断性能,实验结果表明,在复杂工况条件下该方法能够准确地对轴承的故障进行分类识别,且分类准确率可达到99%以上。与其他传统故障诊断方法相比,该方法在诊断效果和泛化性能上均有较大的提升。
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关键词
间歇运动设备
轴承
连续小波变换
残差神经网络
故障诊断
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职称材料
题名
基于SResNet网络的复杂工况下间歇运动设备故障诊断方法
1
作者
肖剑
刘畅
贺飞飞
刘韬
许磊
机构
昆明理工大学机电工程学院
云南省先进装备智能制造技术重点实验室
昆明欧迈科技有限公司
出处
《电子测量与仪器学报》
北大核心
2025年第6期274-283,共10页
基金
云南省重大科技专项计划(202202AC080003)项目资助。
文摘
间歇式运动设备是智能物流系统中的重要设备,其运行状态直接关系到整个系统的安全与可靠性。针对间歇运动设备运行过程轴承工作具有复杂性和不确定性,复杂工况下有效数据获取困难且故障样本稀缺导致滚动轴承故障诊断精度较低的问题,提出了一种基于自注意力模块(SAM)改进ResNet50网络(SResNet)的复杂工况下间歇运动设备故障诊断方法。首先,提出一种间歇工况识别方法用于提高状态数据的有效性;然后,利用连续小波变换将处理后的一维状态数据转化为故障特征信息更丰富的二维时频图谱;最后,提出基于SAM改进ResNet50网络,利用SAM增强网络对重要特征的关注,提升轴承故障诊断准确性和稳定性。使用轴承故障状态模拟实验数据集验证所提方法的故障诊断性能,实验结果表明,在复杂工况条件下该方法能够准确地对轴承的故障进行分类识别,且分类准确率可达到99%以上。与其他传统故障诊断方法相比,该方法在诊断效果和泛化性能上均有较大的提升。
关键词
间歇运动设备
轴承
连续小波变换
残差神经网络
故障诊断
Keywords
intermittent motion equipment
bearings
continuous wavelet transform
residual neural network
fault diagnosis
分类号
TN911.7 [电子电信—通信与信息系统]
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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SResNet网络的复杂工况下间歇运动设备故障诊断方法
肖剑
刘畅
贺飞飞
刘韬
许磊
《电子测量与仪器学报》
北大核心
2025
0
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