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数据不平衡分布下轴承故障诊断方法
被引量:
3
1
作者
曹洁
何智栋
+1 位作者
余萍
王进花
《吉林大学学报(工学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第11期2523-2531,共9页
针对在滚动轴承的故障诊断中数据的不平衡分布会降低模型诊断能力的问题,本文提出一种首层拥有大尺度卷积核的一维卷积神经网络(WKFL-1DCNN)。WKFL-1DCNN首先使用较大的首层卷积核提取故障特征,并在交替的卷积层后添加批标准化(BN)层来...
针对在滚动轴承的故障诊断中数据的不平衡分布会降低模型诊断能力的问题,本文提出一种首层拥有大尺度卷积核的一维卷积神经网络(WKFL-1DCNN)。WKFL-1DCNN首先使用较大的首层卷积核提取故障特征,并在交替的卷积层后添加批标准化(BN)层来调整数据分布;然后使用类平衡损失函数代替交叉熵损失函数来抵消数据不平衡分布给网络造成的影响。实验表明,本文所作改进能够有效提升WKFL-1DCNN在不平衡故障诊断中的表现,其故障诊断能力优于其他对比算法。
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关键词
故障诊断
不平衡数据分布
卷积神经网络
类平衡损失函数
滚动轴承
原文传递
题名
数据不平衡分布下轴承故障诊断方法
被引量:
3
1
作者
曹洁
何智栋
余萍
王进花
机构
兰州理工大学电气工程与信息工程学院
甘肃省城市轨道交通工程研究中心
甘肃省制造信息工程研究中心
兰州理工大学电气与控制工程国家实验教学中心
出处
《吉林大学学报(工学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第11期2523-2531,共9页
基金
国家自然科学基金项目(61763028,62063020)
甘肃省自然科学基金项目(20JR5RA463)。
文摘
针对在滚动轴承的故障诊断中数据的不平衡分布会降低模型诊断能力的问题,本文提出一种首层拥有大尺度卷积核的一维卷积神经网络(WKFL-1DCNN)。WKFL-1DCNN首先使用较大的首层卷积核提取故障特征,并在交替的卷积层后添加批标准化(BN)层来调整数据分布;然后使用类平衡损失函数代替交叉熵损失函数来抵消数据不平衡分布给网络造成的影响。实验表明,本文所作改进能够有效提升WKFL-1DCNN在不平衡故障诊断中的表现,其故障诊断能力优于其他对比算法。
关键词
故障诊断
不平衡数据分布
卷积神经网络
类平衡损失函数
滚动轴承
Keywords
fault diagnosis
unbalanced data distribution
convolutional neural network
Class-Balance loss function
rolling bearing
分类号
TP277 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TH133.33 [机械工程—机械制造及自动化]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
数据不平衡分布下轴承故障诊断方法
曹洁
何智栋
余萍
王进花
《吉林大学学报(工学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
3
原文传递
已选择
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参考文献
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