改进MoblieNet网络在轴承轻量化诊断中的应用

摘要：

近年来,基于神经网络的故障诊断方法在诊断的准确性、效率等方面展现出巨大的优势,然而呈指数增长的模型参数量限制了神经网络在工程实际中的应用.针对这一问题,本文提出了一种基于一维卷积神经网络改进的 MobileNet网络用于实现滚动轴承的故障诊断;改进的网络能够直接应用于一维振动信号,有效降低系统硬件资源的要求,实现网络的轻量化部署;使用西储大学轴承数据集和 QPZZ-Ⅱ型故障模拟试验台数据集对所提方法进行验证,本文提出的模型准确率均达99.8%以上,参数量为标准卷积神经网络的 1/2.本文所提方法为在轻资源嵌入式系统中实现智能诊断提供了一种新的方法和思路.

关键词：滚动轴承、故障诊断、神经网络、MobileNet

所属期刊栏目：43

分类号：TN98;TN06;TH165.3

资助基金：云南省重大科技专项202102AC080002

在线出版日期：2024-01-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：31-38