提出了一種新的多通道樣本構(gòu)造方法,結(jié)合深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來提高軸承故障診斷的效果。首先采用連續(xù)小波變換,分別提取了轉(zhuǎn)子兩端軸承振動(dòng)信號(hào)的時(shí)頻域特征,基于所得結(jié)果分別構(gòu)造了針對(duì)兩端軸承的單通道二維圖形樣本,并取上述兩類單通道樣本的均值構(gòu)造了第3類單通道樣本;將得到的3類單通道樣本融合,得到用于故障診斷的三通道樣本;建立不同結(jié)構(gòu)的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),分別采用單通道樣本和三通道樣本對(duì)滾動(dòng)軸承故障類型和故障嚴(yán)重程度進(jìn)行診斷,并將所得結(jié)果進(jìn)行對(duì)比分析。結(jié)果表明:在多種不同網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)下,基于三通道樣本的軸承故障診斷準(zhǔn)確率均明顯優(yōu)于單通道樣本,證明了提出的多通道樣本構(gòu)造方法在軸承故障診斷中有著更好的效果,可以為軸承故障診斷方法和樣本構(gòu)建提供參考。 

【文章來源】：西安交通大學(xué)學(xué)報(bào). 2020,54(08)北大核心EICSCD

【文章頁(yè)數(shù)】：9 頁(yè)

【部分圖文】：

深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

軸承故障識(shí)別流程

本文使用了來自美國(guó)西儲(chǔ)大學(xué)（CWRU）公開數(shù)據(jù)集[22]的深溝球軸承振動(dòng)數(shù)據(jù)集，使用的數(shù)據(jù)為電動(dòng)機(jī)驅(qū)動(dòng)端軸承發(fā)生故障情況下，驅(qū)動(dòng)端和風(fēng)扇端兩側(cè)加速度傳感器采集的振動(dòng)信號(hào)。圖3為測(cè)量數(shù)據(jù)所用的實(shí)驗(yàn)臺(tái)，圖4為驅(qū)動(dòng)端軸承結(jié)構(gòu)。圖4 滾動(dòng)軸承（SKF 6205-2RS）結(jié)構(gòu)


本文編號(hào)：3484109