基于两种改进RedNet的滚动轴承故障诊断方法研究

RedNet网络自带的余弦退火算法易使学习率陷入局部极小值,出现拟合现象,导致精度过低。针对此问题,对RedNet进行改进处理,提出了两种MicroNet-RedNet和MobileNetV3-RedNet新型网络。基于RedNet的Involution核思想,用MicroNet网络的微分解卷积和Dynamic Shift-Max动态激活函数对RedNet网络进行改进处理,提出了MicroNet-RedNet新型网络;利用MobileNetV3网络的h-swish激活函数和Squeeze-and-Excitation模块对RedNet进行改进处理,提出MobileNetV3-RedNet新型网络。通过对滚动轴承的实测内圈、外圈和滚动体3种故障的诊断分析可知:所提MicroNet-RedNet和所提MobileNetV3-RedNet可有效地诊断上述故障,诊断精度分别高达98.57%和93.81%,且较传统CNN和原算法RedNet的诊断精度提高很多。