基于深度特征提取神经网络的滚动轴承故障诊断

摘要：

滚动轴承作为旋转机械的重要组成部分,其运行安全性受到大量关注,但传统的基于信号处理的时频分析故障诊断方法较为依赖专家知识从而难以广泛应用.结合应用较广的卷积神经网络和长短时记忆网络模型的优点—自动提取振动信号的深层特征信息以及可识别所提取的长时连续的振动信号时序特征信息,提出一种深度特征提取神经网络模型,将原始的振动信号作为模型输入,进而通过多层卷积与长短时记忆网络对振动信号进行故障特征信息提取,可以有效提取滚动轴承振动信号中的深层时序故障特征信息,进而准确辨识滚动轴承不同的故障模式,并且避免了复杂的信号预处理与人工进行信号特征提取的过程.通过凯斯西储大学滚动轴承故障实验的10类健康状态数据验证了所提方法的有效性,并对实验结果进行分析,解释了在迭代过程中出现精度波动的可能原因.

关键词：深度特征提取、神经网络、滚动轴承、故障诊断

所属期刊栏目：49

分类号：TH17

在线出版日期：2022-03-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：106-112