循环相关熵和一维浅卷积神经网络轴承故障诊断

针对传统二维深度卷积神经网络结构复杂、易产生过拟合和难以有效处理低信噪比信号的问题,提出了一种基于循环相关熵和一维浅卷积神经网络的故障诊断-CCe-1D SCNN方法。该方法综合利用了一维浅卷积神经网络结构简单、计算复杂度低和循环相关熵能在低信噪比环境下有效提取故障特征的优点。首先,计算轴承故障振动信号的循环相关熵函数、循环相关熵谱密度函数和广义循环平稳度;其次,将一维归一化的广义循环平稳度作为一维浅卷积神经网络的输入层,通过一维浅卷积神经网络自动实现故障特征提取和模式分类;最后,将CCe-1D SCNN方法应用于电机轴承故障特征提取和分类,实验结果表明:CCe-1D SCNN方法在低噪声比情况下仍能保持很高的模式识别正确率,为一种自动故障特征提取和模式识别的有效方法。