基于CNN-SVM的深度卷积神经网络轴承故障识别研究

摘要：

针对传统智能诊断方法过分依赖于信号处理和专家经验提取故障特征以及模型泛化能力差的问题,基于深度学习理论,提出将卷积神经网络算法结合SVM分类器搭建适于滚动轴承故障诊断的改进型深度卷积神经网络模型.从原始实测轴承振动信号出发,模型逐层学习实现特征提取与故障识别,引入批量归一化、Dropout处理并改进模型分类器来提升轴承故障识别准确率、模型收敛速度和泛化能力.实验结果表明,优化后的深度学习模型可快速准确地提取轴承故障特征,针对不同类型、不同损伤程度的轴承可实现99％的识别准确率,并且模型有较强的泛化能力和强化学习能力.

关键词：卷积神经网络、支持向量机、振动信号、故障识别

所属期刊栏目：38

分类号：TH17

资助基金：国家自然科学基金—高铁联合基金U1734201;中国铁路总公司科技研究计划开发课题2017G011-C

在线出版日期：2019-10-25（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：173-178