改进一维卷积神经网络与双向门控循环单元的轴承故障诊断研究

针对传统智能故障诊断依赖于人工经验进行特征提取和传统卷积神经网络(Convolutional neural networks, CNN)参数过多、训练量过大且无法充分利用时间序列信息的缺点,提出一种基于改进一维卷积神经网络与双向门控循环单元的深度学习新算法。首先,该方法利用一维卷积神经网络自提取能力进行特征提取,同时设计了一个全局均值池化层替换传统卷积神经网络的全连接层,减少参数数量;其次,引入双向门控循环单元学习特征信号中的时间序列关系;最后,通过支持向量机替换传统CNN中的Softmax层进行故障分类,进一步提高诊断的准确率。实验表明,该方法将诊断的准确率提升至99.8%,并且加快了诊断的速度。通过与其他方法的对比,证明了该方法有着更高的准确率,更快的诊断速度,更好的鲁棒性。