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基于EMDPWVD时频图像和改进ViT网络的滚动轴承智能故障诊断
1
作者
樊红卫
马宁阁
+3 位作者
马嘉腾
陈步冉
曹现刚
张旭辉
《振动与冲击》
EI
2024年第11期246-254,共9页
滚动轴承是机械设备的关键零部件之一,其故障诊断对设备安全稳定运行至关重要。针对滚动轴承振动信号的非平稳特点,提出经验模态分解联合伪魏格纳分布(empirical mode decomposition&pseudo-Wigner-Ville distribution, EMDPWVD)时...
滚动轴承是机械设备的关键零部件之一,其故障诊断对设备安全稳定运行至关重要。针对滚动轴承振动信号的非平稳特点,提出经验模态分解联合伪魏格纳分布(empirical mode decomposition&pseudo-Wigner-Ville distribution, EMDPWVD)时频图像联合改进Vision Transformer(ViT)网络模型的智能故障诊断新方法。首先针对实际信号研究短时傅里叶变换(short-time Fourier transform, STFT)、连续小波变换(continuous wavelet transform, CWT)和EMDPWVD三种时频分析方法,考虑STFT和CWT无法同时获得高的时间分辨率和频率分辨率,优选EMDPWVD作为智能故障诊断网络的时频图像构造方法。其次,以经典ViT作为故障诊断基础模型,将时频图像按照预定尺寸分块并线性映射为输入序列,通过自注意力机制整合图像全局信息,借助堆叠Transformer编码器完成网络传输,进而实现故障诊断。为进一步提高故障诊断准确率,将池化层作为ViT的预处理网络,获得改进的Pooling ViT(PiT)模型,实现时频图像的空间特征延展,提升模型对输入图像敏感度。结果表明,所提方法对滚动轴承不同故障类型均有高的诊断准确率,PiT较ViT的准确率提高4.40%,证明对ViT加入池化层能够实现滚动轴承故障诊断效果提升。
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关键词
滚动轴承
故障诊断
时频图像
Vision
Transformer(ViT)
池化层
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职称材料
题名
基于EMDPWVD时频图像和改进ViT网络的滚动轴承智能故障诊断
1
作者
樊红卫
马宁阁
马嘉腾
陈步冉
曹现刚
张旭辉
机构
西安科技大学机械工程学院
出处
《振动与冲击》
EI
2024年第11期246-254,共9页
基金
国家自然科学基金(52275131
52274158)。
文摘
滚动轴承是机械设备的关键零部件之一,其故障诊断对设备安全稳定运行至关重要。针对滚动轴承振动信号的非平稳特点,提出经验模态分解联合伪魏格纳分布(empirical mode decomposition&pseudo-Wigner-Ville distribution, EMDPWVD)时频图像联合改进Vision Transformer(ViT)网络模型的智能故障诊断新方法。首先针对实际信号研究短时傅里叶变换(short-time Fourier transform, STFT)、连续小波变换(continuous wavelet transform, CWT)和EMDPWVD三种时频分析方法,考虑STFT和CWT无法同时获得高的时间分辨率和频率分辨率,优选EMDPWVD作为智能故障诊断网络的时频图像构造方法。其次,以经典ViT作为故障诊断基础模型,将时频图像按照预定尺寸分块并线性映射为输入序列,通过自注意力机制整合图像全局信息,借助堆叠Transformer编码器完成网络传输,进而实现故障诊断。为进一步提高故障诊断准确率,将池化层作为ViT的预处理网络,获得改进的Pooling ViT(PiT)模型,实现时频图像的空间特征延展,提升模型对输入图像敏感度。结果表明,所提方法对滚动轴承不同故障类型均有高的诊断准确率,PiT较ViT的准确率提高4.40%,证明对ViT加入池化层能够实现滚动轴承故障诊断效果提升。
关键词
滚动轴承
故障诊断
时频图像
Vision
Transformer(ViT)
池化层
Keywords
rolling bearing
fault diagnosis
time-frequency image
Vision Transformer(ViT)
pooling layer
分类号
TH133.33 [机械工程—机械制造及自动化]
U266.81 [机械工程—车辆工程]
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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EMDPWVD时频图像和改进ViT网络的滚动轴承智能故障诊断
樊红卫
马宁阁
马嘉腾
陈步冉
曹现刚
张旭辉
《振动与冲击》
EI
2024
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