基于一维ConvNeXt网络的齿轮箱故障诊断

摘要：

针对齿轮箱发生故障时内部齿轮与滚动轴承受损情况复杂且难以识别的问题,提出一种基于Conv-NeXt 网络的齿轮箱故障诊断方法.该网络模型以深度可分离卷积为基础框架,构建适用于一维数据的残差块.为了提升网络模型的拟合能力,引入GELU(Gaussian Error Linear Units)激活函数对数据进行非线性变换.使用层标准化对数据进行归一化处理,抑制了中间协变量偏移现象并提升了网络的收敛速度和稳定性.使用DDS(Drivetrain Dynamics Simulator)齿轮箱故障数据集进行实验,结果表明此网络模型大幅降低了网络模型参数量,对齿轮箱各类故障均有较高的识别精度并具有良好的抗噪性.

关键词：齿轮箱、故障诊断、深度学习、ConvNeXt

所属期刊栏目：21

分类号：TP277;TH132.41(自动化技术及设备)

资助基金：国家自然科学基金;石家庄铁道大学研究生创新资助

在线出版日期：2023-08-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：28-31,61