【摘 要】
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在复杂工况下,齿轮箱轴承运行会产生诸多故障,且各种故障之间相互影响,依靠传统的故障诊断方法难以满足高精度、智能化的故障分类要求,提出了一种结合对称点图像(SDP)算法技术和膨胀分组卷积残差网络(DG-ResNet)的齿轮箱轴承故障诊断方法.首先,将一维轴承振动信号数据通过SDP方法转化为二维图像,在不减少原始数据的前提下,图像可以清楚地显示出振动数据的原始特征;然后,将图像作为模型的输入,输入到DG-ResNet神经网络模型中,对图像进行了轴承故障特征的提取和分类,膨胀分组卷积残差块增加了卷积个数和感受野
【机 构】
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太原理工大学 机械与运载工程学院,山西 太原030024;太原理工大学 机械与运载工程学院,山西 太原030024;太原理工大学 新型传感器与智能控制教育部重点实验室,山西 太原030024
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在复杂工况下,齿轮箱轴承运行会产生诸多故障,且各种故障之间相互影响,依靠传统的故障诊断方法难以满足高精度、智能化的故障分类要求,提出了一种结合对称点图像(SDP)算法技术和膨胀分组卷积残差网络(DG-ResNet)的齿轮箱轴承故障诊断方法.首先,将一维轴承振动信号数据通过SDP方法转化为二维图像,在不减少原始数据的前提下,图像可以清楚地显示出振动数据的原始特征;然后,将图像作为模型的输入,输入到DG-ResNet神经网络模型中,对图像进行了轴承故障特征的提取和分类,膨胀分组卷积残差块增加了卷积个数和感受野尺寸,可以让网络提取到高阶图像特征,实现了对轴承故障的高精度、智能化分类;最后,将该方法和多种经典卷积神经网络算法,进行了故障诊断准确率的对比.研究结果表明:与多种经典卷积神经网络算法相比,所提方法对轴承故障诊断的准确率远高于其他网络,诊断的平均准确率达到93％,该结果验证了所提方法的有效性;该方法能够对轴承故障进行高效分类,可以用于齿轮箱轴承的实际故障分类.
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