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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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针对齿轮箱故障诊断需要大量专家经验知识、人工提取特征困难的问题,提出基于特征差异性学习卷积神经网络(FDLCNN)的故障诊断方法。构建不同深度的多尺度网络,并引入残差模块,以提升网络的特征提取能力;提取一维时序信号中不同尺度不同深度的故障特征,再通过自适应平均池化层处理后进行特征融合,以丰富智能诊断决策信息;最后在全连接层实现特征降维,使用Softmax分类器输出诊断结果。利用10种齿轮箱故障状态实验数据与现有3种方法进行对比分析,结果表明:FDLCNN故障识别精度更高,鲁棒性更强,收敛速度更快。 相似文献
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以往的轴承故障诊断模型精度低,迭代时间长,难以适应现实生产场景,因此建立了一种数据融合加特征融合的并行双通道卷积神经网络模型。首先,将风扇端的数据和驱动端的数据组合,重新构建新的数据;之后将新的数据和数据重构后的二维数据输入到模型中提取特征,1D-CNN提取一维空间特征,2D-CNN利用深度残差收缩网络提取二维空间特征并进行降噪处理。使用深度可分离卷积和全局平均池化降低模型参数量;然后,将提取到的特征在全连接层进行特征融合,可以在保持高诊断准确率的同时降低噪声的影响;最后,利用Softmax分类器对轴承的状况进行辨别。模型的结构配置良好,迭代次数少,可以快速的收敛。参数量相比其他方法少很多,以便实际部署。实验表明,本文所提出的网络模型相较于其他深度学习方法,在强背景噪声以及弱干扰噪声的影响下都能更准确地识别信号的故障模式,验证了该模型的可行性和优越性。 相似文献
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卷积神经网络(Convolution Neural Network,CNN)是一种常用的智能故障诊断方法.针对卷积神经网络结构中参数较多,训练时间长,并且sigmoid和ReLU激活函数运用带来梯度消失和均值偏移.基于以上问题提出了一种改进非线性映射函数的卷积神经网络模型.把振动信号转换成二维振动图像表示其故障纹理,在... 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
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针对传统滚动轴承故障诊断方法难以提取和辨识故障特征等问题,提出一种完备变分模态分解(CVMD)和工业多传感器卷积神经网络(MSCNN)相结合的轴承故障识别模型。在采集到的滚动轴承故障振动数据中加入2对符号相反但幅值相等的白噪声,并使用变分模态分解将故障振动数据分解为若干本征模态分量(IMFs)并进行集成平均;利用综合指标选择合适的IMFs分量并重构;针对多传感器结构,在卷积神经网络的基础上,提出MSCNN网络,并将重构后的振动信号输入MSCNN进行自动特征学习与故障诊断。结果表明:所提出的CVMD-MSCNN模型的故障诊断准确率达99.76%,标准差为0.16,相比于其他深度学习方法,其诊断准确率和稳定性较优。 相似文献
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由于抗蛇行减振器在服役过程中发生故障会严重威胁到列车的运行安全,提出一种基于卷积神经网络的抗蛇行减振器故障诊断方法。采集的阻尼力信号通过短时傅里叶变换得到时频图谱,并将其划分为训练集和测试集;然后将训练集输入卷积神经网络模型中,进行训练样本信号的特征提取工作,通过前向传播和反向传播方式得到卷积神经网络的具体模型,并通过多次迭代更新网络参数;最后,将训练好的模型用于测试集,获得蛇行减振器故障诊断的准确率。为了验证模型的有效性,选用正常状态、启动不良和锯齿波故障数据作为实验验证,结果表明:该方法不仅避免了传统诊断方法需要人工提取特征带来的问题,且具有较好的诊断效果。 相似文献
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针对滚动轴承故障诊断过程中,难以提取细微故障特征的问题,文章提出一种基于改进卷积神经网络的滚动轴承故障诊断方法。该方法首先在特征值提取过程中,采用了多尺度卷积核并联的方式,对滚动轴承振动信号提取了更多的故障特征细节;然后在特征值降维、去噪处理过程中,采用了leaky_relu激活函数,解决了部分神经元处于抑制状态的问题;最后在分类识别过程中,针对多层全连接计算复杂的问题,采用了全局平均池化代替部分全连接。通过滚动轴承不同损伤程度、不同故障位置的诊断实验,证明了所提方法能够提高故障识别率、降低训练时间、具有较好的可行性。 相似文献
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针对滚动轴承振动信号典型非平稳性、非线性的特点,提出一种基于小波变换(WT)和一维卷积神经网络(1DCNN)的轴承故障诊断多尺度卷积神经网络方法。通过小波变换对信号进行多尺度分解,然后对每个尺度成分进行重构,将重构后的信号进行傅里叶变换得到频谱表示,并将各尺度幅值数据构造成一维特征向量作为一维卷积神经网络的输入。最后利用一维卷积神经网络对输入数据进行特征学习,得到轴承故障诊断模型。利用滚动轴承的10个状态数据集验证其性能。结果表明:该方法可以避免人工提取特征,获得99.94%的诊断准确率。 相似文献
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异常数据检测是保障无线传感器网络节点数据准确性和可靠性的重要步骤。针对无线传感器网络节点异常数据检测问题,提出一种基于卷积神经网络的异常数据检测方法。该方法是对正常数据和注入故障后生成的异常数据进行归一化处理后映射成的灰度图片作为卷积神经网络的输入数据,并且基于LeNet-5卷积神经网络设计了合适的卷积层特征面及全连接层的参数,构造了3种新的卷积神经网络模型。该模型通过卷积层自主学习数据特征,解决了传统检测算法的性能容易受到相关阈值影响的问题。通过网络公开数据集进行模型测试,结果表明该方法具有很好的检测性能和较高的可靠性 相似文献