基于G-YOLO网络的滚动轴承故障诊断方法

滚动轴承是旋转机械设备中非常重要的零部件,将深度学习在目标检测和图像分类领域内的优势用于轴承故障诊断,提出G-YOLO智能诊断模型。首先利用格拉姆角场将轴承的时域振动信号转化为特征图像,其次将特征图像输入到G-YOLO智能诊断模型中,通过研究转化参数、网络结构、模型参数等得到最优结果。为了验证模型的优越性,采用西储大学轴承数据集中几组对应不同直径的具有同一类故障轴承的数据进行试验,同时引入目标检测领域内精确率、召回率、F1分数、均值平均精度4种指标对G-YOLO模型诊断结果进行评估,平均精确率达95.36%,召回率达到96%,证明了该方法的有效性与可行性。     

基于GCNN的滚动轴承故障诊断

随着智能制造的快速发展,基于数据驱动的故障诊断方法逐渐成为轴承状态监测的研究重点.针对传统滚动轴承故障诊断方法所存在的特征提取和特征选择复杂且效果不佳的问题,提出一种基于卷积神经网络智能诊断算法.该算法首先利用重叠采样方法扩充数据集,再采用格拉姆角场方法将原始时域信号转化为二维图像;然后构建一个具有4个卷积层的卷积神经...     

基于特征参数迁移的滚动轴承故障诊断

针对变工况下的滚动轴承无法获得大量带标签样本数据以及传统深度学习诊断方法识别率低的问题,提出一种基于迁移学习的卷积神经网络模型滚动轴承故障诊断方法.首先,采用短时傅里叶变换处理滚动轴承振动信号获得源域、目标域样本集;其次,利用源域样本预训练卷积神经网络模型;最后,通过目标域样本微调卷积神经网络模型实现滚动轴承故障诊断....     

基于GADF-CNN的滚动轴承故障诊断方法

针对一维信号作为卷积神经网络输入时无法充分利用数据间的相关信息的问题,提出GADF-CNN的轴承故障诊断模型.利用格拉姆角差域(GADF)对采集到的振动信号进行编码,可以很容易地进行角度透视,从而识别出不同时间间隔内的时间相关性并生产相应特征图,之后将其输入卷积神经网络(CNN)自适应的完成滚动轴承故障特征的提取与分类...     

基于联邦模型迁移的不同规格滚动轴承故障诊断方法

数据隐私与数据安全问题逐渐受到社会关注,各用户隐私的滚动轴承振动数据存在孤岛且不共享的问题,同时不同规格滚动轴承振动数据分布差异大、部分已知标签数据稀缺,使得诊断准确率不高。针对上述问题,提出一种基于联邦模型迁移的不同规格滚动轴承故障诊断框架。该方法对多个用户振动数据做短时傅里叶变换,构建时频图数据集;各用户训练本地模型并将模型参数上传至服务器,同时引入差值更新和参数稀疏化算法改进联邦学习中本地模型参数传递策略;服务器采用联邦平均算法聚合模型参数并更新本地模型,迭代后建立用于迁移学习的共享模型;提出逐层解冻策略保留共享模型部分参数并发送给每个用户,再利用本地数据微调共享模型,获得适用于每个用户的个性化模型。经试验验证,所提方法在数据孤岛和标签稀缺的前提下,可实现不同规格滚动轴承故障诊断,并具有较高的准确率和良好的泛化性能。     

基于深度残差收缩迁移网络的复杂工况下滚动轴承故障诊断

针对噪声和不同转速的复杂工况下滚动轴承故障诊断问题,提出一种基于深度残差收缩迁移网络的复杂工况下滚动轴承故障诊断方法。在深度残差收缩网络中加入领域适配层构建出具备降噪与适配能力的深度残差收缩迁移网络,从而减小噪声带来的干扰及转速变化导致的分布差异。首先,利用注意力机制学习经卷积层后各特征通道的重要性自动设定一组阈值,借助软阈值化将阈值范围内的特征置为零,减少噪声带来的干扰;然后,通过边缘分布适配对齐两域特征分布,减小转速变化带来的分布差异;最后,在Softmax分类层下实现端到端的复杂工况下滚动轴承故障诊断。复杂工况下滚动轴承故障诊断试验验证了所提方法的可行性和有效性。     

基于流形嵌入分布对齐的滚动轴承迁移故障诊断方法

针对变工况下滚动轴承不易获取带标签的振动信号,导致故障诊断准确率低等问题,提出一种基于自适应噪声完整经验模态分解(CEEMDAN)与流形嵌入分布对齐的滚动轴承迁移故障诊断方法.采用CEEMDAN对不同工况下滚动轴承振动信号进行分解,得到若干内禀模态分量(IMF);提取峭度较大的IMF分量的时域和频域特征构造多特征样本集...     

基于时频增强的滚动轴承少样本故障诊断方法

针对滚动轴承故障样本稀缺、振动特征提取困难导致故障诊断准确率低的难题,提出一种基于时频增强的滚动轴承少样本故障诊断方法。首先,对滚动轴承一维振动信号进行重叠采样,利用连续小波变换对采样信号段进行时频域特征映射,构造二维时频矩阵;其次,通过深度卷积生成对抗网络对真实时频样本进行训练后,将生成时频样本加入到训练集中;然后,采用时序卷积网络融合深层次的时频域特征;最后,构建Softmax分类器输出与故障类别对应的状态。仿真实验结果表明,在仅有10个训练样本的条件下,该方法在凯斯西储大学滚动轴承数据集中的诊断准确率均值达91.00%,相较未经时频增强的方法提高了7.56%,并利用实测数据验证了时频增强方法能够显著提升少样本情形下的故障诊断准确率。     

基于LabVIEW的滚动轴承故障诊断方法

滚动轴承经常工作于多工况、变工况条件下,加之各振源间相互耦合、非线性强等特点,极易诱发系统中轴承零部件的故障.因此,设计滚动轴承故障诊断软件是十分必要的.本文基于LabVIEW设计了滚动轴承的故障诊断界面,主要分为数据采集界面、时域界面、频域界面、智能诊断界面,能够实现对滚动轴承的离线诊断和在线诊断.     

不同转速下基于深度注意力迁移学习的滚动轴承故障诊断方法

针对不同转速下滚动轴承故障诊断中特征提取困难、数据分布差异巨大影响诊断结果,提出一种不同转速下基于深度注意力迁移学习(deep attention transfer learning, DATL)的滚动轴承故障诊断方法。首先,利用小波变换获取振动信号的时频图以展现时频特征;其次,搭建融合空间和通道的注意力卷积神经网络(attention convolutional neural network, ACNN)提取滚动轴承的关键特征以防止特征丢失;然后,在ACNN中添加领域适配层,完成不同转速下滚动轴承深度特征的迁移适配;最后,通过Softmax分类层对目标数据进行故障状态识别。通过不同转速下不同故障程度的滚动轴承故障诊断试验证明了所提方法的可行性和有效性。     

基于伪标签深度学习的半监督滚动轴承故障诊断模型

针对实际工程应用中被标记的滚动轴承故障样本收集困难,传统诊断模型精度较低的问题,提出一种伪标签学习融合参数迁移深度学习网络的半监督滚动轴承故障诊断模型。首先将ImageNet数据集上预训练的残差网络（Residual Network,ResNet）模型参数迁移至本文模型中作为初始参数,并使用不同学习率微调网络层参数以加快模型收敛速度;随后引入伪标签半监督学习,使用标签数据训练模型并对无标记数据进行预测以生成伪标签;最后使用标签数据以及伪标签数据训练参数迁移后的ResNet模型,并测试诊断效果。对两种滚动轴承故障数据进行半监督下故障诊断实验及跨域故障诊断实验。实验结果表明,在具有大量未标记样本集下,所提出模型可迁移至不同设备完成诊断,具有较强的鲁棒性,可用于处理复杂工业环境中的故障诊断问题。     

基于迁移学习与深度残差网络的滚动轴承快速故障诊断算法EI北大核心CSCD

针对现有基于深度学习的滚动轴承故障诊断算法训练参数量大,训练时间长且需要大量训练样本的缺点,提出了一种基于迁移学习(TL)与深度残差网络(ResNet)的快速故障诊断算法(TL-ResNet)。首先开发了一种将短时傅里叶变换(STFT)与伪彩色处理相结合的振动信号转三通道图像数据的方法;然后将在ImageNet数据集上训练的ResNet18模型作为预训练模型,通过迁移学习的方法,应用到滚动轴承故障诊断领域当中;最后对滚动轴承在不同工况下的故障诊断问题,提出了采用小样本迁移的方法进行诊断。在凯斯西储大学(CWRU)与帕德博恩大学(PU)数据集上进行了试验,TL-ResNet的诊断准确率分别为99.8%与95.2%,且在CWRU数据集上TL-ResNet的训练时间仅要1.5 s,这表明本算法优于其他的基于深度学习的故障诊断算法与经典算法,可用于实际工业环境中的快速故障诊断。     

基于贝叶斯优化与改进LeNet-5的滚动轴承故障诊断

考虑到卷积神经网络在滚动轴承故障诊断中存在网络结构难以确定、训练次数过多、时间过长等问题,设计了一种贝叶斯优化改进LeNet-5算法,以及采用该算法构建的轴承故障诊断模型。采用贝叶斯优化训练过程中学习率等超参数,多种故障轴承的振动信号直接作为改进LeNet-5网络的输入,对池化输出采用批归一化处理和改进池化层激活函数防止过拟合,利用全局平均池化层替代全连接层提高改进LeNet-5网络的泛化能力,用Softmax分类器实现滚动轴承故障的分类。通过轴承数据库开展实验,实验表明,该算法构建的轴承故障诊断模型在训练集上准确率为99.94%,验证集上的准确率为99.89%,测试集准确率也达到99.65%,与一维卷积神经网络和二维卷积神经网络对比分析,基于贝叶斯优化改进LeNet-5算法构建的轴承故障诊断模型在滚动轴承的故障诊断模型具有更高的准确率,更少的训练次数和训练时间。     

基于残差网络的航空发动机滚动轴承故障多任务诊断方法

针对当前基于深度学习的航空发动机滚动轴承故障诊断技术诊断任务单一的问题,提出一种基于多任务残差网络的滚动轴承故障诊断方法,该方法采用残差网络为深层特征提取与共享主框架,建立能够同时进行故障诊断的多任务模型。首先,在数据预处理中,将滚动轴承的振动加速度时域信号转换为频谱图,并直接作为网络的输入;然后,应用标签平滑技术对故障类别标签做了平滑处理以提高网络的测试精度;最后,利用两组实际的滚动轴承故障数据集对所建立的多任务模型进行试验验证,将诊断任务划分为：故障状态识别(正常和异常)、故障部位识别(内圈、外圈和滚动体故障)、以及故障程度识别(损伤尺寸大小预测)。结果表明,所搭建的多任务模型在故障状态识别和部位诊断中的准确率达到97%以上。同时,在故障识别中,损伤大小预测达到了满意的精度,充分表明该方法具有很强的故障多任务诊断能力。     

基于Triple GAN的滚动轴承故障诊断方法研究

滚动轴承运行状态好坏会影响旋转机械的整体运转平稳性.由于在实际工况中带有标签的故障样本难以获取,基于传统深度学习的故障诊断方法,利用不足量的标签数据进行训练常导致模型无法学习到准确的故障特征.此外,智能故障诊断模型中的参数设置也是影响诊断结果优劣的关键因素.为了解决上述问题,提出一种基于三重生成式对抗网络的滚动轴承故障...     

基于卷积胶囊网络的滚动轴承故障诊断研究

针对目前许多基于深度学习的滚动轴承故障诊断方法在检测含有噪声的信号以及载荷变化时,其诊断性能会有所下降的问题。提出一种基于卷积胶囊网络的故障诊断方法;该模型使用两个卷积层的卷积网络直接对原始的一维时域信号进行特征提取,并将其送入胶囊网络,输出每种故障类型的诊断结果;为了验证该模型的诊断性能,选用凯斯西储大学轴承数据库来进行验证,并与常见的卷积神经网络和深度神经网络进行对比。试验结果表明,相比于其它深度学习方法,该方法在载荷变化以及信号受到严重噪声污染时,依然拥有良好的诊断性能。     

基于改进变分模态分解的滚动轴承故障诊断方法

提出一种改进变分模态分解的轴承故障信号诊断方法。使用改进的奇异值分解降噪方法对信号进行降噪,然后对信号进行变分模态分解;利用分量信号的能量之和占原信号能量的比值,判断变分模态分解的分解效果,从而找出最佳分解层数;根据分量信号间的相关系数,判断中心频率相邻的分量信号是否来自信号中的同一调制部分;最后通过主要分量的包络谱找出故障特征频率,判断故障类型。通过对仿真信号和实际轴承故障信号进行处理,成功提取微弱频率特征信息,验证了该方法的有效性。     

基于IITD模糊熵与随机森林的滚动轴承故障诊断方法

针对滚动轴承故障微弱振动信号特征提取后难以识别的问题,提出基于改进的固有时间尺度分解(IITD)和模糊熵(FE)输入随机森林(RF)模式识别的滚动轴承故障诊断方法.首先,利用轴承试验台采集正常、滚动体故障、内圈故障、外圈故障等4种状态下轴承的振动信号;通过IITD分解将采集到的振动信号分解成一组固有旋转分量(PRC),...     

基于EEMD的滚动轴承故障诊断方法

提出一种基于集合经验模态分解的滚动轴承故障诊断方法。首先目标信号中加入一定分量的白噪声信号;然后再进行经验模态分解;并且多次重复以上两步,但每次加入不同的白噪声信号;取多次所得的对应内禀模态函数的平均值作为最终的内禀模态函数。最后对内禀模态函数进行Hilbert变换,得到Hilbert谱和Hilbert边际谱,通过谱分析识别滚动轴承的运行状态和故障类型。实验结果显示所提方法的有效性。     

基于MPA-VMD的滚动轴承故障诊断方法

针对变分模态分解方法（Variation mode decomposition, VMD）在提取滚动轴承振动信号的故障特征频率时受参数设置影响及敏感模态分量的选取问题,构建一种基于海洋捕食者算法（Marine Predator Algorithm,MPA）优化变分模态分解的滚动轴承故障诊断方法。首先,利用以包络熵为适应度函数的海洋捕食者算法对变分模态分解算法的模态个数K和二次惩罚因子α进行自适应选定;其次,使用获得的最佳参数组合对故障振动信号进行变分模态分解,得到多个本征模态分量（Intrinsic Mode Function,IMF）;最后,计算各模态分量的平方包络基尼系数（Squared Envelope Gini Index,SEGI）,选择系数最大的模态作为最优IMF并进行包络分析,提取相应的故障特征频率。通过公开数据集和实验数据验证表明该方法可解决VMD受参数设置影响的问题,成功诊断轴承故障。且相比于峭度和相关系数指标,平方包络基尼系数指标在筛选最优IMF具备更佳的准确性和鲁棒性。