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| 改进CNN的滚动轴承变工况故障诊断 | |
赵小强 ; 张亚洲
| |
| 2021 | |
| 发表期刊 | 西安交通大学学报
 |
| 期号 | 2021,(12)页码:1-11 |
| 摘要 | 针对滚动轴承在强噪声环境和变工况下故障诊断效果不佳、泛化能力差的问题，提出一种改进CNN的滚动轴承变工况故障诊断方法。设计了多尺度特征提取模块，采用不同尺度的卷积层对输入数据进行特征提取，实现最大化提取故障数据中的特征信息，同时引入通道注意力机制，提取出该模块中更重要、更关键的信息；设计了带跳跃连接线的卷积模块，防止提取到的丰富特征在卷积层前向传递时丢失；以softmax交叉熵作为损失函数，利用Adam优化算法实现滚动轴承故障诊断。将所提方法分别在凯斯西储大学轴承数据集和变速箱数据集下进行实验验证，结果表明：在凯斯西储大学轴承数据集上的变噪声实验中，所提方法诊断平均准确率为96.49%，在变工况中诊断准确率在90%以上，均高于比较方法；在变速箱轴承数据集上，所提方法诊断准确率为99.54%，具有较好的抗噪性和更好的泛化能力。 |
| 关键词 | 故障诊断 滚动轴承 变工况 卷积神经网络 注意力机制 |
| URL | 查看原文 |
| 收录类别 | 北大核心 ; EI ; CSCD |
| 语种 | 中文 |
| 中图分类号 | TH133.33;TP183 |
| 来源库 | 西安交通大学学报 |
| 引用统计 | |
| 文献类型 | 期刊论文 |
| 条目标识符 | https://ir.lut.edu.cn/handle/2XXMBERH/149734 |
| 专题 | 电气工程与信息工程学院 |
| 作者单位 | 1.兰州理工大学电气工程与信息工程学院; 2.甘肃省工业过程先进控制重点实验室; 3.兰州理工大学国家级电气与控制工程实验室教学中心 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 赵小强,张亚洲. 改进CNN的滚动轴承变工况故障诊断[J]. 西安交通大学学报,2021(2021,(12)):1-11. |
| APA | 赵小强,&张亚洲.(2021).改进CNN的滚动轴承变工况故障诊断.西安交通大学学报(2021,(12)),1-11. |
| MLA | 赵小强,et al."改进CNN的滚动轴承变工况故障诊断".西安交通大学学报 .2021,(12)(2021):1-11. |
| 条目包含的文件 | 下载所有文件 | |||||
| 文件名称/大小 | 文献类型 | 版本类型 | 开放类型 | 使用许可 | ||
| 改进CNN的滚动轴承变工况故障诊断.pd（1239KB） | 期刊论文 | 出版稿 | 开放获取 | CC BY-NC-SA | 浏览 下载 | |
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