基于少参数CNN的多工况机械故障诊断方法

摘要：

[目的]故障诊断是保障设备可靠、安全运行的关键措施.应着力解决现有故障诊断方法的假设故障样本为同分布的问题,从而提升多工况机械故障诊断的精准性和有效性.[方法]笔者提出基于少参数CNN的多工况机械故障诊断方法,并应用LiNet算法,对卷积神经网络的批归一化层进行优化.同时,笔者在基于CNN网络LiNet算法结构、LiNet算法训练、数据预处理三方面,对诊断方法的实现进行深度分析.在此基础上,笔者以工业齿轮箱的齿轮部件和轴承部件为例,对提出的算法进行验证.[结果]基于CNN网络LiNet算法的故障诊断方法对于轴承的故障诊断精度达到100%,对于齿轮的故障诊断精度达到95%以上.[结论]基于CNN网络LiNet算法的故障诊断方法的收敛速度较快,并具有一定泛化能力、域自适应能力,能够精准提取到故障信息数据,可以在实际机械故障检测中进行深度应用,后续可从故障模式分类视角进一步深化研究.

关键词：卷积神经网络、机械、故障诊断、LiNet算法

所属期刊栏目：54

分类号：TP183;TH17(自动化基础理论)

在线出版日期：2023-10-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：156-158