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针对多工况约束下滚动轴承故障诊断的难题,提出一种基于孪生域对抗迁移学习的滚动轴承故障诊断方法。首先,基于重采样扩充故障样本,通过降采样平衡正常样本,以防止样本不平衡带来的过拟合问题;然后,利用孪生神经网络对迁移学习特征提取的卷积层和池化层进行改进,应对故障样本稀缺问题,缩小不同工况下故障样本分布的差异,提高模型的泛化性;最后,基于公开和实测轴承故障数据集对算法进行全面性能评估。试验结果表明:孪生域对抗迁移学习(SDANN)对CWRU,MFPT和实测轴承数据集的诊断准确率及误差均值分别为(97.26±0.42)%,(95.18±0.28)%和(94.04±0.40)%,相比传统域对抗迁移学习(DANN)方法的平均准确率分别提高6.41%,12.5%和2.54%,误差均值分别降低1.16%,2.66%和0.43%,诊断时间分别加快1.39%,3.77%和9.95%;加入0和-10 dB噪声时,孪生域对抗迁移学习的诊断准确率最高仅降低1.63%;对CWRU与MFPT数据集跨域诊断时,孪生域对抗迁移学习的准确率及误差均值为(91.04±1.05)%;总体而言,孪生域对抗迁移学习对滚动轴承的故障... 相似文献
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连续小波变换在滚动轴承故障诊断中的应用 总被引:8,自引:2,他引:8
采用连续小波分析的方法对滚动轴承振动和速度信号进行处理,提取滚动轴承故障特征。通过对滚轴承在正常、内圈剥落、外圈剥落及滚动体落情况下的振动加速度信号进行分析,验证了这种方法的有效性。 相似文献
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针对现有基于CNN(Convolution Neural Network)的滚动轴承故障诊断方法难以有效挖掘和利用数据中包含的多尺度信息问题,提出了一种多尺度卷积特征融合的滚动轴承故障诊断方法。加入上采样层,通过递归方式建立具有多尺度特征提取和融合能力的卷积神经网络MSCNN(MultiScale Convolution Neural Network)结构,提升模型对输入信号的理解能力。利用美国凯斯西储大学(CWRU)数据库对所提方法的有效性进行验证,采用短时傅里叶变换对滚动轴承信号进行频谱分析,将频谱样本输入到MSCNN网络中,数据分析表明,该方法能有效地提升故障的诊断精度。 相似文献
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传统卷积神经网络在滚动轴承故障诊断中存在梯度扩散、参数爆炸和训练时间长等缺点,为此提出一种基于Involution卷积神经网络的滚动轴承故障诊断方法。首先,通过小波变换将原始数据转换为时频图,经过数据预处理后送入基于Involution的神经网络模型;然后,经过不同Convolution卷积核对原始图像的局部区域特征进行不同方式的提取,扩展输入图像通道数;最后,通过Involution对特征图的每个像素点进行进一步特征提取,经过softmax层输出分类结果。CWRU轴承数据集和试验轴承数据集的分析结果表明,基于Involution卷积的神经网络模型所包含的参数较少,训练时间短,故障分类准确率可达99.75%,优于传统的CNN,DBN,自编码器等模型。 相似文献
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针对行星齿轮箱故障诊断中故障类型难以区分的问题,提出了一种基于小波时频图和卷积神经网络相结合的行星齿轮箱故障诊断方法。首先,对原始信号进行连续小波变换,获取小波时频图;然后,对小波时频图进行统一处理和压缩,将处理好的小波时频图输入到卷积神经网络中进行分类识别,通过调整小波基函数和卷积神经网络参数,最终得到一个较为理想的诊断模型。试验证明,在训练集数据和测试集数据转速不同的情况下,该方法与BP神经网络相比,在诊断准确率和鲁棒性方面都有提升。该方法的研究为行星齿轮箱的故障诊断提供了参考。 相似文献
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针对滚动轴承工作环境恶劣且采集到的振动信号具有非线性、非平稳性等特征,为了自适应提取故障特征以及提高轴承故障智能诊断准确率,提出基于鲸鱼算法(Whale Optimization Algorithm,WOA)优化变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)与卷积神经网络(Convolution Neural Network,CNN)相结合的故障诊断方法。首先,使用鲸鱼优化算法对VMD超参数进行寻优,找到VMD最优的分解层数与惩罚因子,并利用优化后的VMD对轴承原始信号进行分解。其次,用连续小波变换将分解得到的一维本征模态信号转化为相应的二维时频图。最后,将二维时频图作为二维卷积神经网络的输入,并对其输入的时频图进行深层特征提取与模式识别。实验表明,所提出的方法能高效提取故障特征,准确率高达99.78%。 相似文献
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总结分析了轴承的故障形式及原因,给出了振动频率,阐述了Bp网络的结构及算法,并对实例建立BP神经网络。 相似文献
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基于小波神经网络的模拟电路故障诊断 总被引:2,自引:4,他引:2
本文对模拟电路提出了一种基于小波神经网络的故障诊断方法。该法利用小波空间中函数的多分辨率分解思想,构造了一种激励函数为具有紧支撑集的尺度函数和小波函数的小波神经网络。这种小波神经网络隐层节点数的选取有理论根据,解决了传统神经网络隐层节点数难以确定的问题。分别用本文提出的小波神经网络和传统BP网络对实例电路进行故障诊断,结果发现,小波网络比传统BP网络方法不仅学习收敛速度快,而且有效地避免了局部最小值问题。 相似文献
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针对滚动轴承的故障诊断问题,提出了一种基于遗传算法的BP神经网络滚动轴承故障诊断方法。以BP神经网络的误差为目标函数,利用遗传算法进行BP神经网络的权值和阈值优化,并用优化后的BP神经网络进行故障诊断。通过MATLAB仿真,结果表明遗传算法优化的BP神经网络相比传统的BP神经网络具有更好的诊断效率和准确度。 相似文献
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Xu WANG Hongyang GU Tianyang WANG Wei ZHANG Aihua LI Fulei CHU 《Frontiers of Mechanical Engineering》2021,16(4):814-828
The fault diagnosis of bearings is crucial in ensuring the reliability of rotating machinery. Deep neural networks have provided unprecedented opportunities to condition monitoring from a new perspective due to the powerful ability in learning fault-related knowledge. However, the inexplicability and low generalization ability of fault diagnosis models still bar them from the application. To address this issue, this paper explores a decision-tree-structured neural network, that is, the deep convolutional tree-inspired network (DCTN), for the hierarchical fault diagnosis of bearings. The proposed model effectively integrates the advantages of convolutional neural network (CNN) and decision tree methods by rebuilding the output decision layer of CNN according to the hierarchical structural characteristics of the decision tree, which is by no means a simple combination of the two models. The proposed DCTN model has unique advantages in 1) the hierarchical structure that can support more accuracy and comprehensive fault diagnosis, 2) the better interpretability of the model output with hierarchical decision making, and 3) more powerful generalization capabilities for the samples across fault severities. The multiclass fault diagnosis case and cross-severity fault diagnosis case are executed on a multicondition aeronautical bearing test rig. Experimental results can fully demonstrate the feasibility and superiority of the proposed method. 相似文献
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针对电动机变频调速系统中逆变器开关元件故障类型多,传统故障诊断方法难以实现故障分离等情况,本文提出了一种基于神经网络的电动机变频调速系统故障诊断方法。通过对逆变器输出信号的谱分析可以获得对故障敏感的故障特征量,将这些故障特征量输入神经网络后,由网络输出层的结点输出可以判断故障类型,从而实现故障分离。研究结果表明,该方法可有效实现开关元件断路、短路故障,为进一步实现逆变器容错驱动奠定了理论基础。 相似文献
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基于神经网络的数控机床故障诊断专家系统 总被引:4,自引:0,他引:4
针对传统专家系统在处理故障诊断中的不足,提出了将神经网络技术与专家系统融合的诊断模型,并用于数控机床的故障诊断中.介绍了诊断系统结构、功能及改进的BP神经网络算法,并给出了应用实例.试验结果表明,该方案合理、可行,有较好的应用前景. 相似文献