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摘要
针对变负载工况下单尺度CNN提取滚动轴承健康状态特征不充分的问题，提出了一种DSCNN-BiLSTM诊断模型。该模型基于粗粒度化和平均池化层的理论基础，通过双尺度卷积神经网络结合双向长短时记忆网络，对滚动轴承振动信号进行空间维度特征和时间序列特征的提取，实现端对端的滚动轴承故障诊断。通过设置2种不同变负载工况实验，采用DSCNN-BiLSTM模型进行滚动轴承故障特征提取，平均准确率分别达到了97.55%和98.07%,有效提高了在变负载工况下的滚动轴承故障诊断准确率，为滚动轴承健康状态识别提供了关键技术。
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