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题名改进的残差网络及其在滚动轴承早期故障诊断中的应用
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作者
陶洁
尹石磊
吴小明
赵志磊
邱海文
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机构
湖南科技大学计算机科学与工程学院
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出处
《湖南工程学院学报(自然科学版)》
2024年第2期22-30,共9页
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基金
湖南省自然科学基金资助项目(2023JJ30265、2022JJ90003、2022JJ90012)
湖南省教育厅科研资助项目(22C0262)。
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文摘
基于残差网络的滚动轴承故障诊断已经取得一定的成果,但传统的残差网络只能将输入信号进行自下而上的单向特征提取,如果当前层丢失信号中的有用信息,后续层将无法弥补丢失的信息.特别是滚动轴承发生早期微弱故障时,故障特征容易被噪声所掩盖.如何利用残差网络,充分提取滚动轴承早期故障特征,是一个亟待解决的问题.为此,本文提出一种具有密集连接机制(dense connection residual network,DRN)的新型残差网络.在DRN中,每个隐藏层都与输入信号建立有向连接,再利用通道级联算法,将输入信号和每个隐藏层特征进行重构,从而修复深层模型中遗漏的有用信息,获得更完整的故障特征.在XJTU-SY数据集上进行实验,当信噪比达到0 dB、-1 dB、-2 dB、-3 dB、-4 dB时,DRN的准确率均保持在95%以上,说明该方法具有较好的鲁棒性.
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关键词
残差网络
密集连接机制
通道级联算法
特征重构
轴承早期故障诊断
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Keywords
residual network
dense connection mechanism
channel cascade aggregation
feature repair
early fault diagnosis of bearing
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分类号
TP393.08
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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