基于深度残差BiLSTM的轴承故障诊断研究

作者：杨如意

来源：现代计算机(专业版), 2021, 27(24): 42-46.

• 轴承
• 故障诊断
• 双向LSTM
• 残差连接

为了解决轴承故障诊断问题,提出了一种基于深度残差BiLSTM网络的轴承故障诊断模型,该故障诊断模型以轴承一维时序振动信号作为输入,在BiLSTM网络基础上构建残差连接完成特征提取,最后在输出端利用Softmax分类器输出故障分类结果。对轴承内圈、外圈、滚珠故障进行诊断实验,故障识别准确率均达到99%以上。通过与深度卷积网络(CNN)、深度LSTM和支持向量机(SVM)等方法的诊断结果进行对比,本文所提方法的故障诊断准确率更高。