基于融合型深度学习的滚动轴承亚健康识别算法

深度学习模型增加了隐含层的层数,使得该模型在语音识别、图像视频分类等方面取得了不错的效果;但建立一个适合特定对象的模型需要大量的数据集来训练,而且需要较长时间才能获得合适的权重和偏置,为此提出一种基于深度自动编码器-相关向量机网络模型的滚动轴承亚健康诊断方法。首先,采集滚动轴承振动信号并进行傅里叶变换和归一化处理;其次,设计改进的自动编码器-稀疏边缘降噪自动编码器,结合了稀疏自动编码器和边缘降噪自动编码器的特点;接着建立深度自动编码器-相关向量机网络模型,用有监督的函数对各个隐含层的参数进行微调,并利用相关向量机(RVM)进行训练;最后将得到的分类根据D-S证据理论融合并得出最终的分类结果。实验结果表明所提算法能有效提高滚动轴承"亚健康"状态的识别精度,纠正错误分类。

改进胶囊网络优化分层卷积的亚健康识别算法

针对传统卷积神经网络(CNN)为获得高准确率不断堆叠卷积层、池化层致使模型结构复杂、训练时间长且数据处理方式单一的问题,提出改进胶囊网络优化分层卷积的亚健康识别算法。首先,对原始振动数据进行小波降噪和小波包降噪两种数据处理,更好地保留原始信号中对亚健康识别有用的信息;其次,CNN采用分层卷积的思想,并行3个不同尺度的卷积核,多角度地进行特征提取;最后,将卷积核提取的特征输入到剪枝策略的胶囊网络中进行亚健康识别,改进的胶囊网络在保证准确率的同时加快亚健康识别时间,解决CNN结构过于复杂以及识别效果不佳的问题。实验结果表明,提出算法识别准确率高且识别时间较少。

双向LSTM融合多尺度卷积的轴承亚健康识别算法

针对传统卷积神经网络(CNN)在轴承故障诊断中只能提取空间特征且特征单一,无法提取数据中时序信息的问题,本文提出一种双向长短期记忆网络(LSTM)结合多尺度卷积神经网络(MS-CNN)轴承亚健康识别算法.多尺度卷积可以提取多维空间相关性信息,避免因单一尺寸卷积核过大或过小造成无法精确定位或覆盖冲击特征位置的问题.双向长短期记忆网络可以提取数据中时序相关性信息,且改进后单元结构只具有一个“门”结构,有效减少参数量.实验结果表明,提出算法具有较快的网络收敛速度,并且准确率能达到98.7%.