| 基于多尺度卷积神经网络的滚动轴承智能诊断算法 |
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| 引用本文： | 古天龙,孙镇海,宾辰忠,常亮.基于多尺度卷积神经网络的滚动轴承智能诊断算法[J].机械设计与制造,2022,375(5):20-23. |
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| 作者姓名： | 古天龙 孙镇海 宾辰忠 常亮 |
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| 作者单位： | 广西可信软件重点实验室,广西桂林 541004;桂林电子科技大学,广西桂林 541004;广西可信软件重点实验室,广西桂林 541004 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目（U1711263,U1501252,61572146）；;广西自然科学基金项目（2016GXNSFDA380006,AC16380122）； |
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| 摘 要： | 近些年由于深度学习技术的介入，机械故障诊断算法也日新月异。但是现有的方法过于依赖大量数据支撑并缺乏较好的泛化能力。针对目前存在的两个问题，这里提出了一种基于多尺度卷积神经网络的全新算法（MSCNN）。该方法以轴承原始振动时序信号作为输入，为了实现预期效果，这里采取了如下三种解决思路；（1）模型使用具有一定重复率的样本数据，大幅扩充了样本数量；（2）引入多尺度卷积核进行特征提取；（3）模型根据振动信号的固有特征选择卷积核尺寸。MSCNN不仅能在少量数据下得到近乎100%的故障识别精度，还能够在不同数据集交叉中，表现出优秀的泛化性能。
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| 关 键 词： | 故障诊断 深度学习 卷积神经网络 小样本 泛化性能 |
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