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Bearing fault diagnosis based on dilated convolutional neural network

Bearing Fault,Deep learning,dilated convolution,Fault diagnosis

4、智能化装备技术 > 7、装备安全监测监控技术

抽象： 针对传统电机滚动轴承故障诊断方法工艺繁琐、特征提取效率低等问题，以及传统神经网络感觉场的局限性，该文提出一种基于膨胀卷积神经网络（DCNN）的滚动轴承故障诊断方法。首先，采用滑窗技术对采集到的振动信号数据进行采样，以增强样品的多样性，更好地模拟实际工况;其次，结合膨胀卷积和残差网络构建网络模型，扩展感觉场，提高特征提取能力;反向传播和优化策略也结合起来训练网络。最后，利用该模型对测试装置上的轴承故障进行分类，以便进行端到端故障诊断。结果表明，与传统诊断方法相比，本文提出的基于扩张卷积神经网络的方法在多种工况下都能达到较高的准确率，验证了所提方法的有效性和优越性。