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结合深度学习和迁移学习的行星齿轮箱故障诊断算法研究
被引量：
1
1
作者
陈超
许琦
+1 位作者
宋正华
高虎
《机床与液压》
北大核心
2025年第10期40-49,共10页
行星齿轮箱的工作环境复杂、转速和载荷多变,而常规故障诊断算法模型仅适用于单一工况,在多工况下诊断效果不佳。针对此问题,提出一种结合深度学习和迁移学习的故障诊断算法模型,用于多工况下行星齿轮箱的故障诊断。建立卷积神经网络(C...
行星齿轮箱的工作环境复杂、转速和载荷多变,而常规故障诊断算法模型仅适用于单一工况,在多工况下诊断效果不佳。针对此问题,提出一种结合深度学习和迁移学习的故障诊断算法模型,用于多工况下行星齿轮箱的故障诊断。建立卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)为主体的模型框架,融入通道注意力机制(CAM)和自注意力机制(Self-Attention)完成模型的搭建。将传感器采集的数据划分为源域和目标域,采用数据充足的源域样本训练模型并保存,采用少量带标记的目标域样本对预训练模型进行微调。为了防止样本数量过少造成模型过拟合、分类效果不佳等问题,通过生成一定长度的随机噪声数据替换微调样本上部分数据点,达到扩充微调样本数量的目的。结果表明:所提方法能够较好地完成变工况下行星齿轮箱的故障诊断任务,在定工况下的诊断精度接近100%,在跨工况下的故障诊断精度均达99%以上,证明了采用所提方法时模型整体更加稳定,为齿轮箱的故障诊断提供了新的方法和思路。
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关键词
行星齿轮箱
深度学习
迁移学习
样本扩充
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职称材料
题名
结合深度学习和迁移学习的行星齿轮箱故障诊断算法研究
被引量：
1
1
作者
陈超
许琦
宋正华
高虎
机构
盐城工学院机械工程学院
江苏昆仑互联新能源集团有限公司
出处
《机床与液压》
北大核心
2025年第10期40-49,共10页
文摘
行星齿轮箱的工作环境复杂、转速和载荷多变,而常规故障诊断算法模型仅适用于单一工况,在多工况下诊断效果不佳。针对此问题,提出一种结合深度学习和迁移学习的故障诊断算法模型,用于多工况下行星齿轮箱的故障诊断。建立卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)为主体的模型框架,融入通道注意力机制(CAM)和自注意力机制(Self-Attention)完成模型的搭建。将传感器采集的数据划分为源域和目标域,采用数据充足的源域样本训练模型并保存,采用少量带标记的目标域样本对预训练模型进行微调。为了防止样本数量过少造成模型过拟合、分类效果不佳等问题,通过生成一定长度的随机噪声数据替换微调样本上部分数据点,达到扩充微调样本数量的目的。结果表明:所提方法能够较好地完成变工况下行星齿轮箱的故障诊断任务,在定工况下的诊断精度接近100%,在跨工况下的故障诊断精度均达99%以上,证明了采用所提方法时模型整体更加稳定,为齿轮箱的故障诊断提供了新的方法和思路。
关键词
行星齿轮箱
深度学习
迁移学习
样本扩充
Keywords
planetary gearbox
deep learning
transfer learning
sample expansion
分类号
TP277 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TH132.41 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
结合深度学习和迁移学习的行星齿轮箱故障诊断算法研究
陈超
许琦
宋正华
高虎
《机床与液压》
北大核心
2025
1
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