基于多尺度卷积神经网络的滚动轴承故障诊断方法

作者：许子非; 金江涛; 李春^*

来源：振动与冲击, 2021, 40(18): 212-220.

DOI：10.13465/j.cnki.jvs.2021.18.028

• 故障诊断
• 卷积神经网络(CNN)
• 轴承
• 多尺度

为提升滚动轴承在大噪声、变载荷及复杂工况下故障诊断的准确率,考虑被采信号具有时间多尺度特性,提出多尺度卷积神经网络(MTSC-CNN),开发一种"端到端"的故障诊断系统。为验证MTSC-CNN方法的有效性,通过实验数据,对11种含故障类型、损伤程度不同以及4种存在故障混合的轴承状态进行识别。结果表明:考虑单一时间尺度提取时,因信息缺失导致模型性能欠佳;过多的时间尺度将产生信息过提取,继而增加模型复杂度,且弱化模型诊断能力。与现有方法相比,MTSC-CNN模型在复杂环境下性能更佳。此外,基于可视化技术,表明由于不同尺度所学习特征存在互补性,而使模型具有较强的鲁棒性。

• 单位
  上海理工大学