针对传统卷积神经网络故障诊断方法提取特征不丰富,容易丢失故障敏感信息,且在单一尺度处理方法限制实际复杂工况下故障特性的深度挖掘问题,提出了注意力机制的多尺度卷积神经网络和双向长短期记忆(bi-directional long short-term memo...针对传统卷积神经网络故障诊断方法提取特征不丰富,容易丢失故障敏感信息,且在单一尺度处理方法限制实际复杂工况下故障特性的深度挖掘问题,提出了注意力机制的多尺度卷积神经网络和双向长短期记忆(bi-directional long short-term memory,BiLSTM)网络融合的迁移学习故障诊断方法。该方法首先应用不同尺寸池化层和卷积核捕获振动信号的多尺度特征;然后引入多头自注意力机制自动地给予特征序列中的不同部分不同的权重,进一步加强特征表示的能力;其次利用BiLSTM结构引入双向性质提取特征前后之间的内部关系实现信息的逐层传递;最后利用多核最大均值差异减小源域和目标域在预训练模型中各层上的概率分布差异并利用少量标记的目标域数据再对模型进行训练。试验结果表明,所提方法在江南大学(JNU)、德国帕德博恩大学(PU)公开轴承数据集上平均准确率分别为98.43%和97.66%,该方法在重庆长江轴承股份有限公司自制的轴承故障数据集上也表现出了极高的准确率和较快的收敛速度,为有效诊断振动旋转部件故障提供了实际依据。展开更多
文摘针对传统卷积神经网络故障诊断方法提取特征不丰富,容易丢失故障敏感信息,且在单一尺度处理方法限制实际复杂工况下故障特性的深度挖掘问题,提出了注意力机制的多尺度卷积神经网络和双向长短期记忆(bi-directional long short-term memory,BiLSTM)网络融合的迁移学习故障诊断方法。该方法首先应用不同尺寸池化层和卷积核捕获振动信号的多尺度特征;然后引入多头自注意力机制自动地给予特征序列中的不同部分不同的权重,进一步加强特征表示的能力;其次利用BiLSTM结构引入双向性质提取特征前后之间的内部关系实现信息的逐层传递;最后利用多核最大均值差异减小源域和目标域在预训练模型中各层上的概率分布差异并利用少量标记的目标域数据再对模型进行训练。试验结果表明,所提方法在江南大学(JNU)、德国帕德博恩大学(PU)公开轴承数据集上平均准确率分别为98.43%和97.66%,该方法在重庆长江轴承股份有限公司自制的轴承故障数据集上也表现出了极高的准确率和较快的收敛速度,为有效诊断振动旋转部件故障提供了实际依据。
