基于GAF与GoogLeNet的轴承故障诊断研究

摘要：

为提高滚动轴承故障识别准确率,同时避免繁琐的频谱分析,提出基于GAF与GoogLeNet的轴承故障诊断模型.在实验室中采集滚动轴承正常、内环故障、外环故障和滚动体故障4种工况下的振动信号,利用EMD对振动信号进行分解并提取累积贡献90％的分量;基于重叠采样原理,利用格拉姆算法将选择的EMD分量和原始振动信号处理为二维图片,并构建训练集、校验集和测试集;利用GoogLeNet模型对训练集进行特征学习,并将训练后的GoogLeNet模型用于测试轴承故障样本.结果表明:在GAF构建的数据集下,GoogLeNet模型能够使得轴承故障样本被较好地识别.

关键词：轴承故障诊断;格拉姆算法;GoogLeNet模型

所属期刊栏目：50

分类号：TH17;V231.1

资助基金：江苏航空职业技术学院院级课题资助项目JATC20010101

在线出版日期：2022-02-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：193-198