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滚动轴承故障诊断的TD-DCCNN方法研究 被引量:4
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作者 王体春 解缙 +1 位作者 咸玉贝 胡玉峰 《重庆理工大学学报(自然科学)》 北大核心 2023年第7期135-143,共9页
轴承的健康状态对于雷达驱动结构以及直升机传动机构等旋转机械的正常运作至关重要,针对滚动轴承工况复杂,存在噪声,振动信号各故障标签样本不足且不平衡的特点,基于扰动训练样本的可变形卷积和深度残差块结构,提出了一种改进一维卷积... 轴承的健康状态对于雷达驱动结构以及直升机传动机构等旋转机械的正常运作至关重要,针对滚动轴承工况复杂,存在噪声,振动信号各故障标签样本不足且不平衡的特点,基于扰动训练样本的可变形卷积和深度残差块结构,提出了一种改进一维卷积神经网络的滚动轴承故障诊断方法。通过设置可变形卷积提高对故障局部特征提取的能力,引入改进的深度残差块来提高模型的泛化能力和对训练数据的敏感性,在加入训练数据时,通过设置训练扰动层加入扰动样本,提升模型的鲁棒性。以凯斯西储大学轴承数据集为实验数据集,分割训练集和测试集,实验结果证明了所提方法的有效性,TD-DCCNN算法在信噪比为0的情况下仍可以达到90.35%的平均准确率,与其他诊断算法相比有一定的优越性。 展开更多
关键词 故障诊断 滚动轴承 一维卷积神经网络 可变形卷积 扰动训练
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采用TCN-HS的滚动轴承剩余使用寿命预测 被引量:1
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作者 王体春 吴广胜 +1 位作者 咸玉贝 胡玉峰 《重庆理工大学学报(自然科学)》 北大核心 2023年第6期204-211,共8页
滚动轴承作为旋转机械中的关键部件,对其剩余使用寿命RUL(remained useful life)的准确预测可以帮助维修人员及时制定维修计划,延长设备工作时间,保证安全。由于利用数学建模精确建立轴承退化过程的模型涉及到复杂的物理过程,所以以深... 滚动轴承作为旋转机械中的关键部件,对其剩余使用寿命RUL(remained useful life)的准确预测可以帮助维修人员及时制定维修计划,延长设备工作时间,保证安全。由于利用数学建模精确建立轴承退化过程的模型涉及到复杂的物理过程,所以以深度学习为基础的基于数据驱动的方法已经成为主流方法。提出了一种融合混合膨胀卷积与自适应斜率软阈值函数的时间卷积神经网络TCN-HS(temporal convolutional network with hybrid dilated convolution and self-adaptive slope thresholding)用于滚动轴承寿命预测。模型使用混合膨胀卷积HDC(hybrid dilated convolution)解决了栅格效应问题,并利用自适应斜率软阈值函数(self-adaptive slope thresholding)进一步筛选特征。为了验证TCN-HS模型的有效性,基于PHM2012轴承数据集进行了实验,结果表明:改进方法提升了模型的性能,预测结果准确。 展开更多
关键词 剩余寿命预测 时间卷积神经网络 混合膨胀卷积 自适应斜率软阈值函数
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