一种基于 CNN-BiGRU孪生网络的轴承故障诊断方法

摘要：

针对轴承故障样本稀缺,传统深度神经网络模型在小样本情况下容易出现过拟合现象,泛化性能不好的问题,提出一种基于CNN-BiGRU孪生网络的轴承故障诊断方法.孪生网络采用两个结构相同、权值共享的卷积神经网络和双向门控循环单元组成,构造相同类别和不同类别的轴承样本对输入孪生网络,通过计算轴承样本对之间的L1距离进行相似性度量,实现轴承故障诊断.与传统深度神经网络相比,孪生网络采用样本对训练的方法,在相同样本数量情况下,增加对网络模型的有效训练次数,从而提高轴承故障诊断性能.设计卷积神经网络和双向门控循环单元共同组成孪生网络结构,可以从振动信号中同时提取空间特征与时序特征,提高特征提取的准确性.利用实测轴承故障信号进行故障诊断试验,并与其他深度神经网络模型进行对比,试验结果表明,CNN-BiGRU孪生网络方法在少量训练样本情况下,取得了较优的故障诊断性能,有一定的工程应用价值.

关键词：孪生网络、小样本、故障诊断、特征提取

所属期刊栏目：42

分类号：TH133.33

资助基金：国家重点研发计划;国家自然科学基金

在线出版日期：2023-04-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：166-171,211