基于多通道一维卷积双向门控循环网络轴承故障诊断

针对于一维卷积神经网络使用单卷积核可能出现特征丢失,特征提取不充分,无法利用时间序列信息,以及Softmax无法进一步提升诊断准确率等问题。提出一种多通道一维卷积双向门控循环网络的深度学习算法。首先,设计一个3通道的一维卷积神经网络进行不同尺寸的故障特征提取;其次,引入双向门控循环单元挖掘特征信号中的动态时间序列关系;最后,采用支持向量机替换传统卷积神经网络中常用的Softmax进行故障分类,进一步提升诊断的准确率。实验证明,该方法将故障诊断的准确率提升至99.8%。通过与其他方法的对比,证明了该方法有着更高的准确率和更好的鲁棒性。     

融合一维卷积神经网络和双向门控循环单元的APM车辆轮胎径向载荷识别方法

针对轮胎载荷直接测量昂贵复杂及传统载荷识别方法精度低、鲁棒性差的现实,提出了一种融合一维卷积神经网络(1D CNN)和双向门控循环单元(BiGRU)的胶轮车辆轮胎径向载荷识别方法。充分考虑轮胎径向载荷数据的先验信息,以车辆振动响应、车体位姿、运行状态等多源信息构建特征集并经特征选择保留有效的特征子集,构造多时间步输入-单时间步输出的样本用以网络训练。运用1D CNN提取信号的多维度空间特征并输入BiGRU中双向捕获时序特征,得到载荷预测的结果,结合预测精度、泛化性能、鲁棒性能修正理论模型。以APM300型车辆为例进行载荷识别,与传统算法相比,所提方法有效降低了载荷识别的误差,适用于不同运行工况,且能克服不同程度的测量噪声,在工程领域有现实应用价值。     

高噪声下改进卷积神经网络轴承故障诊断

针对强噪声背景下滚动轴承振动信号特征不平稳,导致诊断算法的泛化性变差,抗噪能力弱,难以实现有效的故障诊断的问题,提出一种改进卷积神经网络滚动轴承故障诊断方法。该方法在深度卷积神经网络的基础上,引入门控循环单元（GRU）解决神经网络中梯度爆炸问题,引入注意力机制（Attention）提高网络自适应能力,降低超参数选择的难度,采用SVM分类器代替深度卷积神经网络的分类层,提高分类的准确度。为了验证所提方法在强噪声环境下的鲁棒性和泛化性,利用西储大学轴承数据集进行验证。实验结果表明,所提算法的分类准确度的最大高于WDCNN算法24.7%,证明了所提方法在高噪声背景下具有较好的抗噪性和泛化性。     

基于改进谱峭度与一维卷积神经网络的轴承故障诊断

由于轴承所处工况的复杂性,其振动信号中包含了各种噪声和干扰,导致传统信号处理方法效果不理想.因此,很多研究将信号处理方法与神经网络相结合对故障进行诊断,卷积神经网络(CNN)因其对图像具有独特的特征提取能力而被引入故障诊断领域.而通过信号处理构造的图像可能存在信息冗余问题,将信息冗余图像直接作为网络输入会增加其复杂度....     

基于门控循环单元胶囊网络的滚动轴承故障诊断

针对目前噪声、变负载工况下基于深度学习的轴承故障诊断方法可能存在准确率下降的问题,提出一种基于门控循环单元(GRU)的胶囊网络模型,利用门控循环单元充分提取故障特征,再通过胶囊网络神经元中的向量提取更多细节特征并减少信息的丢失,最终完成故障的分类.试验及对比分析表明,该模型在0 dB信噪比的加噪状态下仍能达到94.37...     

深度卷积长短期记忆网络的轴承故障诊断

针对传统数据驱动故障诊断方法难以从轴承信号中自适应提取有效特征、没有充分利用故障数据的时序特点以及缺乏自适应处理动态信息能力的问题,提出了一种深度卷积神经网络与长短期记忆网络相结合的智能故障诊断方法.本文方法构建的深度模型能够从轴承原始信号中自适应地提取鲁棒性特征,然后利用长短期记忆网络学习特征中的时间依赖关系实现了高...     

基于卷积神经网络的轴承精细化诊断技术研究

针对滚动轴承故障诊断问题,提出基于一维卷积神经网络的轴承精细化诊断方法,获得了网络的参数模型,可用于轴承的精细化诊断.首先对数据进行分解与重构,以剔除其中的噪声信号;其次将去噪信号分别作为一维卷积神经网络输入进行模型的训练,确定网络的参数模型;最后,以某实验室不同故障等级、不同故障类型的数据为分析对象,构建其网络参数模...     

基于深度门控循环单元神经网络的刀具磨损状态实时监测方法

为监测生产加工过程中的刀具磨损状态,提出一种基于深度门控循环单元神经网络的轻量化状态监测模型。首先,预处理阶段对加速度传感器采集的时序信号进行小波阈值去噪,并将每次刀具进给产生的冗长信号划分为多个训练样本,以滤除噪声、改善算法的鲁棒性;然后,利用卷积神经网络(CNN)从时序信号输入中自适应地提取特征,构建深度双向门控循环单元(BiGRU)神经网络学习特征向量间的时序信息,并将Attention机制的思想引入其中,自适应地感知对磨损状态分类结果有关联的网络权重,并对其进行合理分配,避免因人工提取特征带来的复杂性和局限性。实验结果表明,所提方法能够对传感器采集的原始数据实时准确地预测刀具磨损状态,在识别精度和泛化能力上均达到了较好的效果,为实际工业场景下的刀具磨损状态监测提供了新的思路。     

基于改进一维残差网络的轴承故障诊断

针对现有一维卷积网络和残差网络在故障诊断方面的不足,本文将一维卷积网络与残差网络相结合,提出了一种基于改进一维残差网络的轴承故障诊断方法.该方法通过添加一条残差连接通道的方式,增加残差网络宽度,以学习更丰富的特征,提高故障诊断准确率.利用6种轴承状态对所提方法的分类效果进行了测试.实验结果表明,所提方法能直接利用振动信...     

基于门控循环单元模型的道岔故障预测方法

道岔是铁路上重要的信号基础设备之一,其故障将直接影响行车安全和效率.本文从分析道岔的功率曲线入手,首先提取其时域及哈尔(Haar)小波变换特征并进行特征选择,然后通过聚类算法和皮尔逊(Pearson)相关系数建立退化状态与故障状态之间的关联,最后利用卷积神经网络(Convolutional neural network,CNN)和门控循环单元(Gated recurrent unit,GRU)建立道岔的状态预测模型,实现道岔的故障预测.CNN可以直接提取原始功率数据的特征同时降低维数,简化了预测过程.GRU独特的门结构和处理时间序列的特点在预测精度和时间上相比传统的预测方法具有一定优势.实验结果表明,当特征矩阵采用40维输入,迭代50次时,道岔状态预测准确率达94.2％.     

基于多层降噪技术及改进卷积神经网络的滚动轴承故障诊断方法

针对滚动轴承微弱故障在强噪声下难以实现有效诊断的问题,提出了一种基于多层降噪技术及改进卷积神经网络(Improved convolution neural network,ICNN)的轴承故障诊断新方法.首先,对滚动轴承的一维振动信号进行预处理,得到标签化的数据样本,分为训练集和测试集;然后采用奇异值分解(Singul...     

基于注意力机制的一维卷积神经网络行星齿轮箱故障诊断

针对行星齿轮箱故障信号成分复杂和时变性强的特点,提出了基于注意力机制的一维卷积神经网络(１D-CNN )行星齿轮箱故障诊断方法.首先,将行星齿轮箱各类故障状态的原始振动信号进行分段处理,作为模型的输入;其次,利用一维卷积神经网络对行星齿轮箱的原始振动信号学习齿轮故障特征,结合注意力机制( AM )对特征序列自适应的赋予不同的权重,增强故障特征信息;最后,利用 Softmax 分类器实现行星齿轮箱的故障诊断.通过故障实验验证以及与其他模型的对比,该故障诊断模型具有较强的学习能力,诊断性能优于其他的深度学习模型,有较好的工程实际意义.     

基于卷积神经网络的装备故障诊断系统研究

为解决某装备在强电磁干扰和灰尘、潮湿等恶劣环境下的数据采集、故障诊断与排除难题,设计了基于无线传感网络的分布式传感器数据采集与故障诊断系统技术方案,构建了以军用级SM5X500无线数传模块为核心的无线传感网络.故障诊断软件采用了卷积神经网络与虚拟仪器相结合的故障诊断设计方案,在决策层层面上利用信息融合技术进行诊断结果融合,获得可信度更高的故障诊断输出结果.为工程装备的现场检测诊断提供了一种新的技术手段,通过采集的5种液压系统故障数据进行验证,结果显示该算法程序具有较好的灵活性、鲁棒性,故障诊断准确率较高,平均准确率可达97.31％.     

基于改进PSO-RBF神经网络的抽油机故障诊断

RBF神经网络在故障诊断中广泛应用,但其依赖于隐含层数据中心的选取是否合适,故引入模糊—C均值聚类(Fuzzy C-means Clustering Algorithm,FCM)算法对其进行优化.其网络结构参数中网络宽度以及隐含层到输出层的权值都是影响RBF网络性能的关键,运用改进粒子优化算法(Particle Swa...     

一维多尺度卷积神经网络及其在滚动轴承故障诊断中的应用

为了有效利用来自实际生产中监测系统的海量数据,并结合一维卷积网络在处理一维数据的优势,提出一种端到端的一维多尺度卷积神经网络滚动轴承故障诊断方法。首先使用两个一维卷积层和池化层将输入振动信号的长度缩减并增加通道数,然后利用多尺度并行一维卷积核对上层输出特征进行不同尺度上的反复提取和重构,最后将提取到的特征输入到一个全连接层进行故障分类。为验证算法的有效性,通过对滚动轴承不同工况、不同训练样本以及与支持向量机、BP神经网络和循环神经网络等算法对比分析。结果表明提出的模型及方法具有较好的识别效果,滚动轴承故障诊断正确率达到99.78%。     

基于改进概率神经网络的滚动轴承故障诊断

探讨了经典概率神经网络(PNN)作为模式分类器时的相关原理,针对传统PNN采用相同平滑因子而导致识别率低的问题,提出了一种改进概率神经网络(IPNN),其平滑因子根据模式类别的不同而自适应变化,从而使隐含层的神经元具有更高的适应性,更好地表征了特征向量与模式状态的关联性,反映了输入特征向量对于正确分类结果的实际作用,并将该IPNN应用于滚动轴承的故障诊断中。实验结果表明:IPNN能够有效提高滚动轴承故障分类的准确性,比经典PNN和常用的误差反向传播神经网络(BPNN)具有更高的识别率。     

改进小波包与RBF网络在轴承诊断中的应用

基于故障轴承的特征提取,提出一种基于小波包与径向基RBF神经网络相结合的故障诊断方法,克服了以往常用诊断方法中的小波BP神经网络网络收敛慢、训练时间长、而且常常陷入局部极小点的缺点。采用小波滤波技术对采集到的滚动轴承振动信号进行滤波处理,利用小波包分解获得滚动轴承振动信号的特征向量作为故障样本对RBF网络进行训练,进行了详细的故障诊断试验研究。实验结果表明训练好的RBF网络能够很好地诊断出轴承故障类型,故本方法在旋转机械故障诊断方面具有良好的应用价值。     

基于卷积神经网络的微电机装配故障诊断研究

针对微电机装配质量控制水平低、产线故障发现不及时且难以做出最佳决策等问题,提出一种基于卷积神经网络(CNN)的微电机装配故障诊断方法.该方法将实时采集的微电机装配过程质量特性数据绘制出控制图,采用数值转化为图像的数据预处理方法实现CNN对控制图异常模式的识别,最后通过控制图异常模式向故障映射的方法完成故障诊断.基于该方...     

基于神经网络的泵机组故障诊断技术

利用神经网络对泵机组进行了故障诊断,探讨了故障诊断的神经网络方法和专家系统方法的联系和区别。该分析方法为转子临界速度的计算提供了比较完善的方法。