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基于STFT-ECA-ResNet18网络模型的滚动轴承变负载故障诊断
1
作者
路近
王志国
刘飞
《噪声与振动控制》
CSCD
北大核心
2024年第2期122-128,共7页
针对传统方法处理变负载轴承故障诊断时存在的自适应能力弱,模型泛化性差的问题,提出了一种改进的基于深度残差网络的故障诊断方法。首先,将采集到的一维时间序列信号进行短时傅里叶变换得到二维时频数据,再利用二维卷积神经网络从变换...
针对传统方法处理变负载轴承故障诊断时存在的自适应能力弱,模型泛化性差的问题,提出了一种改进的基于深度残差网络的故障诊断方法。首先,将采集到的一维时间序列信号进行短时傅里叶变换得到二维时频数据,再利用二维卷积神经网络从变换后的数据中提取特征。然后,通过高效通道注意力机制获取通道全局信息并对其权值进行调整,以增强改进网络模型的泛化能力,使其在变负载工况下分类效果得到提高。最后,通过仿真对所提方法进行了验证,结果表明相比传统方法诊断效果改进明显。
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关键词
故障诊断
网络模型泛化性
短时傅里叶变换
深度残差网络
变负载
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职称材料
题名
基于STFT-ECA-ResNet18网络模型的滚动轴承变负载故障诊断
1
作者
路近
王志国
刘飞
机构
江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室
江南大学自动化研究所
出处
《噪声与振动控制》
CSCD
北大核心
2024年第2期122-128,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(61833007)。
文摘
针对传统方法处理变负载轴承故障诊断时存在的自适应能力弱,模型泛化性差的问题,提出了一种改进的基于深度残差网络的故障诊断方法。首先,将采集到的一维时间序列信号进行短时傅里叶变换得到二维时频数据,再利用二维卷积神经网络从变换后的数据中提取特征。然后,通过高效通道注意力机制获取通道全局信息并对其权值进行调整,以增强改进网络模型的泛化能力,使其在变负载工况下分类效果得到提高。最后,通过仿真对所提方法进行了验证,结果表明相比传统方法诊断效果改进明显。
关键词
故障诊断
网络模型泛化性
短时傅里叶变换
深度残差网络
变负载
Keywords
fault diagnosis
generalization of network model
short-time Fourier transform
deep residual network
variable working condition
分类号
TP277 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TH133.3 [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
基于STFT-ECA-ResNet18网络模型的滚动轴承变负载故障诊断
路近
王志国
刘飞
《噪声与振动控制》
CSCD
北大核心
2024
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