时空神经网络滚动轴承故障诊断方法

深度神经网络在故障诊断领域已有一定应用,为了进一步提高其诊断效率和准确率,本文提出了一种基于时空神经网络的滚动轴承故障诊断方法:该方法使用卷积神经网络(Convolution neural network,CNN)框架,借用深度残差网络(Residual neural network,ResNet)的网络并联法,并联CNN卷积层和循环神经网络(Recurrent neural network,RNN)的LSTM层,构建新的时空神经网络,对传感器采集的信号进行特征提取。该网络同时具备对空间域的强大学习能力和时域信号的学习能力,并且在每一层中权值共享,这使得时空神经网络参数数量较低,从而极大地避免了过拟合现象的产生,也降低了系统所占用的内存,可以高效地提取故障特征,从而提高诊断的准确率。试验结果表明:该方法比单个网络的诊断正确率提高了1.01个百分点。