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滚动轴承作为机床的重要核心零件,对保证机床的正常运转至关重要。然而在实际工作中,机床的工况经常根据不同的工作要求产生相应的变化,对机床轴承的转速以及负载产生一定的影响,从而导致轴承的机械振动信号呈现出非平稳性、非线性和非周期性等特点。目前基于深度学习的轴承故障诊断方法对数据具有一定的依赖性,要求训练(源域)和测试(目标域)数据集具有相同的数据特征且存在足够多的带有故障信息的标签数据。然而,由于机床常在非平稳工况下运行,因此在某一工况上建立的训练模型无法直接用于其他工况。为了解决这一问题,基于迁移学习(TL)技术,设计一维卷积神经网络(1-DCNN)与迁移学习相结合的模型。该模型利用一维卷积网络直接从原始振动信号中提取故障特征信息,并利用对抗策略迁移技术提取两域的公共特征。利用域分布差异度量拉近两域的特征分布,实现轴承跨工况迁移故障诊断。最后通过构建的12组迁移任务对比实验,验证所设计模型的优越性。结果表明:设计的基于一维卷积的迁移学习神经网络模型可直接实现对机床轴承故障的实时监测;设计的模型通过结合对抗策略迁移与度量域分布差异两种迁移策略,大大提高了迁移故障诊断性能,可更好地提取源域与目标域的公共特征;在实验构建的12组迁移任务中优于其余两种迁移策略,能完美完成迁移故障诊断任务。 相似文献
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针对目前已有的电机轴承故障诊断算法对于人工干预和专家经验的依赖,以及故障诊断工作的复杂度逐渐的提高。文章提出了基于深度学习中卷积神经网络的故障诊断算法,使用原始振动数据作为网络模型的输入对其进行训练以发挥其强大的自学习能力。根据振动数据的特点和实验对比选择模型的结构和参数,进而通过深层次网络结构的卷积操作以实现对原始振动数据的特征提取,最终在输出端利用Softmax分类器输出分类结果。通过实验验证表明,该方法对于轴承故障分类准确率能够达到99.8%,对比其他方法具有很好的分类效果。 相似文献
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针对现有故障诊断方法多是面向单一故障进行研究,对于实际工况下的复合故障缺乏相应的诊断方法,提出一种基于有监督学习的ConvNeXt滚动轴承多工况复合故障诊断模型(TConvNeXt)。通过合成少数类过采样技术将滚动轴承数据集重构为平衡数据集,以提高复合故障样本的利用率;利用迁移学习使TConvNeXt网络模型掌握判别滚动轴承复合故障信息所需的部分权重,通过格拉姆角场将一维信号转换为RGB图像输入模型,训练模型剩余权重;最后将训练后的TConvNeXt网络模型用于滚动轴承故障诊断并且利用Grad-CAM方法进行可视化,分析网络诊断错误起因并对网络进行调整;将训练准确率最高的模型用于滚动轴承故障实测,检验其实际工况下的诊断能力。实验结果表明:TConvNeXt网络模型具有高诊断精度,它不仅在混叠故障诊断中表现突出,在单一故障诊断中也具有优势,能够很好地适应多工况下不同故障类型的滚动轴承故障诊断要求。 相似文献
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针对现有研究轴承单一故障较多而研究复杂多故障较少的不足,结合卷积神经网络自动提取特征的特性,文章提出较为先进的无需人工提取故障特征的端到端深度卷积神经网络方法进行轴承多故障诊断。与基于人工提取故障特征的神经网络故障诊断方法相比较,该方法提高了轴承多故障诊断的精度,并有效区分故障发生位置,可为工业应用提供可靠的理论实验依据。 相似文献
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针对采煤机故障诊断过程中有效故障样本不足问题,提出变工况下采煤机故障诊断的迁移学习方法。对原始振动信号作小波变换得到时频图,利用图像增强原理凸显故障的时频特征,并对图像进行归一化后组成故障样本;利用大量不同工况下的现有故障数据组成源域数据,对卷积神经网络进行训练,以初步获取故障诊断模型;将训练后的模型迁移至采煤机故障诊断实验台,以最大均值差异(MMD)作为优化指标,利用实验台中的样本继续训练模型,实现权值微调。结果表明:振动信号经小波变换和图像增强处理后,能有效凸显故障特征;利用实验台小样本微调权值,能有效实现采煤机故障诊断的模型迁移。 相似文献
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针对滚动轴承故障诊断中故障样本不足、诊断精度与诊断效率不高的问题,提出一种基于深度卷积神经网络的滚动轴承迁移故障诊断方法。首先,通过VMD对原始振动信号进行分解,利用中心频率法确定分解个数k;其次,按照最大峭度准则筛选出最佳固有模态函数(intrinsic mode function, IMF),并对其进行连续小波变换(continuous wavelet transform, CWT)生成时频图;最后,将预处理过的时频图输入到在ImageNet数据集预训练过的深度残差网络(residual network, ResNet)模型中微调,实现故障分类识别。在某大学公开轴承数据集和题课组数据集上验证,测试精度分别达到99.60%和100%,可有效实现滚动轴承故障诊断。 相似文献
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针对单一卷积神经网络模型在轴承故障诊断工作对于训练样本需求过多的不足,根据采集到的电机轴承振动数据为时序数据的特点,结合门控循环单元在处理时序数据所具有的优势,采用了基于卷积神经网络和门控循环单元(C-GRU)的电机轴承故障诊断算法.将CNN在特征提取的优点与GRU处理时序数据的优点有机结合起来,在选择合适的网络结构和... 相似文献
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针对轴承故障诊断中数据标签获取困难、变工况诊断准确率低下、模型诊断泛化能力弱等问题,提出了一种无监督对抗迁移学习轴承故障诊断的方法(MSWDCNN-DA).首先,将源域与目标域的振动信号经过一层大卷积核,提取轴承故障的短时特征;其次,根据不同卷积核获取的感受野不同,通过两个3×1、5×1的卷积核更加全面地获取不同层次的... 相似文献
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为了提高轴承故障诊断的准确率,减小重构的时间,文章提出了一种快速多分离字典学习(Fast multi-separable dictionary learning,FMSeDiL)的稀疏表示算法。与传统的字典学习方法不同,该方法首先利用相空间重构将一维故障信号重构到高维相空间,获得重构信号的矩阵,以此组成轴承故障诊断原始特征集;再对该矩阵进行分块处理,通过QR分解对每个类别矩阵信号的可分字典进行优化,并对分离的信号进行重构,由于分类所获得的欠定字典表示的信号单一,极大的提高了重构的效率。研究结果表明,基于相空间重构的快速多分离字典学习算法能有效获取轴承的非平稳故障特征信息,并且重构速度更快。 相似文献
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在传统滚动轴承故障诊断中,绝大多数方法采用了从振动信号提取特征的诊断模式,但是这种模式必然会使原始信号降维进而导致故障信息的丢失。卷积神经网络(CNN)通过权重共享和稀疏连接直接对原始信号进行操作,实现自适应特征提取,最大化保留故障信息。受CNN原理启发,开发出了一种基于工业振动信号特征的新型诊断框架,称之为混合时间序列CNN(HTS-CNN)。首先,利用估计总体比例的方法自适应确定模型训练样本数目;其次,通过对时间序列片段进行随机组合的方式,使模型能够提取非相邻信号特征;最后,利用Softmax激活函数在模型输出端执行多分类任务。通过对凯斯西储大学及CUT-2平台轴承数据进行分析,实验结果表明:该方法能够准确、有效的对滚动轴承故障进行分类。 相似文献