多尺度卷积神经网络小样本轴承故障辨识方法

TP18%TH165.3; 针对基于深度学习的故障辨识方法工程应用准确率受制于样本数量与质量的问题,提出一种多尺度卷积神经网络(novel multi-scale convolutional neural network,简称NMS-CNN)故障辨识方法.首先,对滚动轴承的振动信号进行快速傅里叶变换(fast Fourier transform,简称 FFT)获取其频域数据;其次,利用多尺度卷积提取频域数据中的多粒度敏感特征,并使用实例归一化技术(instance normalization,简称IN)对特征图进行归一化;然后,采取注意力机制对多尺度特征进行自适应加权并进一步使用卷积提取深层抽...

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Published in振动、测试与诊断 Vol. 43; no. 5; pp. 915 - 922
Main Authors 邢自扬, 赵荣珍, 吴耀春, 何天经
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 兰州理工大学机电工程学院 兰州,730050 01.10.2023
Subjects
多尺度卷积神经网络
小样本
故障辨识
实例归一化
深度学习
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ISSN1004-6801
DOI10.16450/j.cnki.issn.1004-6801.2023.05.011

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Summary:TP18%TH165.3; 针对基于深度学习的故障辨识方法工程应用准确率受制于样本数量与质量的问题,提出一种多尺度卷积神经网络(novel multi-scale convolutional neural network,简称NMS-CNN)故障辨识方法.首先,对滚动轴承的振动信号进行快速傅里叶变换(fast Fourier transform,简称 FFT)获取其频域数据;其次,利用多尺度卷积提取频域数据中的多粒度敏感特征,并使用实例归一化技术(instance normalization,简称IN)对特征图进行归一化;然后,采取注意力机制对多尺度特征进行自适应加权并进一步使用卷积提取深层抽象特征;最后,使用softmax分类器完成故障辨识任务.经过实验验证,所提方法能够在较少训练样本下完成故障辨识任务,并且其抗噪性与泛化性均优于其他智能故障辨识算法.
ISSN:1004-6801
DOI:10.16450/j.cnki.issn.1004-6801.2023.05.011