基于拉普拉斯小波滤波和SA-DS-CNN的滚动轴承故障诊断

针对基于深度学习模型的滚动轴承故障诊断方法易受环境噪声干扰的问题,提出了一种基于拉普拉斯小波滤波(LWF)和自注意力机制-动态选择-卷积神经网络(SA-DS-CNN)的滚动轴承故障诊断模型。首先,提出一种拉普拉斯小波阻尼参数自适应选取策略,使用拉普拉斯小波对采集的滚动轴承振动信号进行相关滤波并进行功率谱变换;其次,基于卷积神经网络框架,引入自注意力机制和动态选择机制,构造SA-DS-CNN;最后,利用SA-DS-CNN提取功率谱特征,根据轴承的不同故障状态定位相关特征信息,实现故障特征的提取和诊断。对N205EM圆柱滚子轴承的故障诊断试验表明:LWF降噪效果较好,能为SA-DS-CNN模型提供优秀的训练样本;SA-DS-CNN模型能抑制无用通道信息,增强网络特征学习能力;LWF和SA-DS-CNN组合模型的故障诊断准确率达到99.65%,优于其他组合模型。