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基于VAE-WGAN的矿井提升机主轴承小样本故障诊断方法
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作者 江帆 宋泓炎 +2 位作者 沈熙 朱真才 程舒曼 《煤炭科学技术》 北大核心 2025年第S1期468-482,共15页
作为提升机的关键组件,主轴承在长时间高速重载服役过程中,其性能会发生退化并导致故障产生,故开展提升机主轴承故障诊断对保障矿井提升机安全高效运行具有重要意义。然而,矿井提升机运行状态监测的数据中正常服役与故障状态的比重严重... 作为提升机的关键组件,主轴承在长时间高速重载服役过程中,其性能会发生退化并导致故障产生,故开展提升机主轴承故障诊断对保障矿井提升机安全高效运行具有重要意义。然而,矿井提升机运行状态监测的数据中正常服役与故障状态的比重严重失调,呈现出正常样本多、故障样本少、标签样本不足等特点,导致矿井提升机主轴承故障模型训练效果不理想、诊断准确度低。针对小样本下矿井提升机主轴承故障诊断准确率低的问题,通过融合变分自编码器和Wasserstein生成对抗网络,构建基于VAE-WGAN的矿井提升机主轴承样本增广模型,进而提出基于CBAM-MoblieNetV2的故障诊断方法,实现小样本数据下的矿井提升机主轴承故障诊断。在算法层面上,引入Wasserstein距离度量,解决生成对抗网络训练梯度消失问题。在数据层面上,使用凯斯西储大学数据集对VAE-WGAN进行测试,并通过量化指标评价VAE-WGAN生成能力的方式优选超参数,再用矿井提升机模拟实验台轴承数据集训练VAE-WGAN,实现小样本数据集增广扩容。为了提升故障诊断模型的特征提取能力和故障诊断准确率,在轻量化卷积神经网络MobileNetV2的基础上,将卷积块注意力机制CBAM融合到MobileNetV2深层特征映射,搭建注意力机制卷积分类网络CBAMMobileNetV2,通过融合跨通道信息和空间信息实现更多地关注故障特征。最后与WGAN_GP、DCGAN,VAE以及WGAN等传统生成模型进行了对比分析,VAE-WGAN+CBAM-MobileNetV2在4种小样本比例数据集上的准确率均高于其他4种方法,证明了所提样本增广和故障诊断方法在不同小样本比例故障数据集上的故障诊断准确率更高,能够满足小样本下的故障诊断要求。 展开更多
关键词 生成对抗网络 小样本 矿井提升机 主轴承 故障诊断
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