基于GADF-CNN的滚动轴承故障诊断方法

摘要：

针对一维信号作为卷积神经网络输入时无法充分利用数据间的相关信息的问题,提出GADF-CNN的轴承故障诊断模型.利用格拉姆角差域(GADF)对采集到的振动信号进行编码,可以很容易地进行角度透视,从而识别出不同时间间隔内的时间相关性并生产相应特征图,之后将其输入卷积神经网络(CNN)自适应的完成滚动轴承故障特征的提取与分类.为了验证模型性能,采用凯斯西储大学轴承数据集进行轴承故障诊断分析,同时引入常见神经网络作为对比,检验不同模型的分类性能.结果表明,相较于其他图像编码方式与神经网络,该模型在载荷变化以及噪声污染时,仍保持了良好的诊断性能.

关键词：轴承故障诊断、深度学习、格拉姆角差域、卷积神经网络

所属期刊栏目：40

分类号：TH212(起重机械与运输机械)

资助基金：国家自然科学基金;山西省面上自然基金项目

在线出版日期：2021-03-30（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：247-253,260