轴承智能故障诊断

轴承振动信号作为一种时间序列数据，其时间维度特征在分类中起着关键作用，单独使用卷积神经网络（CNN）进行轴承故障诊断会造成时间维度信息的丢失，导致诊断精度下降。针对上述问题，提出了一种结合一维CNN、双向门控循环单元（Bi GRU）和注意力机制的轴承故障诊断模型。首先利用CNN自适应提取一维振动信号局部空间特征；然后将该特征信息作为Bi GRU的输入，利用Bi GRU将提取的特征信息进行时间维度的融合，并引入注意力机制对多个时刻的特征信息进行加权，提取出更关键的故障特征；最后将故障特征输入全连接层得到分类结果，实现轴承智能故障诊断。实验结果表明：(1)在测试集混淆矩阵上，轴承运行状态基本分类正确，只有部分标记类型没有被完全分类正确，但是召回率达到了95%以上，总的故障识别准确率为99.3%。(2)利用t-SNE技术对降维处理后的数据进行可视化，轴承各运行状态的数据很好地聚集在各自的空间内，只有少量数据被混杂到其他区域，说明该模型具有较强的特征提取能力。(3)在恒定负载情况下，该模型故障诊断准确率较一维CNN、Bi GRU和注意力CNN等模型的平均准确率分别提高了0.8%、0.6%和0....