基于端到端实现齿轮故障检测及诊断的研究

作者：陈培辉; 吴志锐; 吕朔君; 郑东荣

来源：软件, 2023, 44(11): 18-23.

• 齿轮机
• 故障诊断
• 端到端
• 小波降噪
• 神经网络

针对齿轮机故障样本不平衡的问题,以及故障检测与状态诊断分离的机制,提出了一种基于端到端实现齿轮故障检测与诊断的方法。首先,对原始状态信号进行小波降噪,利用方差、标准差等探索性分析获取状态信号的分布空间,根据特征频数细分特征范围,将数据划分为样本组集合；其次,基于XGBoost构建故障检测的二分类模型,利用网格搜索探索最优参数组合,结合样本组集合训练相互独立的模型组；最后,利用DNN神经网络构建状态检测的多分类模型,对编码后的故障状态信号特征进行多分类,从而诊断故障类型。实验结果表明,该方法故障检测准确率达96.21%,状态诊断F1值达99.3%,在实际应用中具备强鲁棒性、高精度。

• 单位
  中山大学新华学院; 汕尾职业技术学院