基于改进孪生胶囊网络的小样本轴承故障诊断

针对不同工况下滚动轴承故障数据不足,诊断准确率低的问题,提出了一种基于改进孪生胶囊网络的小样本滚动轴承故障诊断方法。首先,通过短时傅里叶变换将轴承振动信号变换为二维时频图,作为孪生网络的输入,通过对比样本间相似度扩大训练次数,解决故障数据不足的问题;然后,将多尺度Inception模块加入胶囊网络构建孪生胶囊网络模型(SICN),提取多尺度浅层特征后进行矢量化处理,经动态路由算法得到具有空间位置信息的胶囊向量;最后,设计余弦距离策略对胶囊向量进行相似性度量,判断是否属于同类,减小度量误差并实现故障类别辨识。结果表明:SICN模型可以提取更丰富、全面的特征,提高诊断准确率和泛化能力,可有效应用于小样本下滚动轴承的故障诊断。