基于深度迁移学习的滑动轴承-转子故障诊断 |
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引用本文: | 朱琰,黄敏,王小静,郑成东.基于深度迁移学习的滑动轴承-转子故障诊断[J].噪声与振动控制,2022,42(4):107-114. |
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作者姓名: | 朱琰 黄敏 王小静 郑成东 |
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作者单位: | ( 1. 上海大学机电工程与自动化学院,上海200444; 2. 上海船舶设备研究所,上海200031 ) |
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摘 要: | 深度神经网络在滚动轴承故障诊断领域得到广泛应用,而将深度神经网络应用于滑动轴承-转子系统故障诊断的研究较少。其中大多数研究假设轴承故障的训练数据与测试数据分布相同,基于该训练数据得到的神经网络能较好地对轴承故障进行描述,但当轴承转子系统的结构和工况发生变化,原神经网络就不能对故障进行准确诊断。提出一种基于改进型联合分布差异(Improved Joint Distribution Discrepancy,IM-JDD)方法的深度卷积迁移学习框架(Deep Convolutional Transfer Learning Network,DCTLN),该框架采用二维振动图像作为网络输入,通过深度卷积神经网络提取图像的可迁移特征,提出的改进型联合分布差异方法实现了不同结构及工况下滑动轴承-转子系统故障特征的迁移学习。最后在结构不同的滑动轴承-转子实验台上进行测试,结果表明,本框架在不同工况下和不同机器间对无
标记故障样本具有较强的诊断能力,并优于其他竞争方法。
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关 键 词: | 故障诊断 卷积神经网络 改进型联合分布差异 振动图像 滑动轴承-转子系统 |
收稿时间: | 2021-07-08 |
修稿时间: | 2021-09-24 |
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