压缩感知和改进深层小波网络在轴承故障诊断中的应用

发布时间：2021-08-18 06:36

　　针对传统滚动轴承故障诊断方法过度依赖专家经验和故障特征提取困难的问题,提出一种基于压缩感知（Compressive Sensing,CS）和改进深层小波神经网络（Deep Wavelet Neural Network,DWNN）方法。首先对采集到的轴承振动信号进行CS降噪并压缩采样;其次设计改进小波自编码器（Wavelet Auto-Encoder,WAE）进而构造DWNN,并引入"跨层"连接缓解网络的梯度消失现象;最后利用大量无标签轴承压缩数据对DWNN进行无监督预训练并利用少量带标签数据对网络有监督微调,进而实现故障判别。实验结果表明提出方法能够有效地对轴承进行多种故障类型和多种故障程度的识别,受先验知识和主观影响较小,避免了复杂的人工特征提取过程,特征提取能力和识别能力优于人工神经网络、深度信念网络、深度稀疏自编码器等模型。 

【文章来源】：机械强度. 2020,42(04)北大核心CSCD

【文章页数】：9 页

【部分图文】：

WAE和DWNN结构

在第n个隐层进行反向传播时，其梯度矩阵分为主线gn1和辅线gn2，主线gn1的传播方式为逐层传播，经多个隐层传至G2，辅线gn2直接与G2加权耦合得到G1，作为第1隐层的梯度矩阵，如下式中，G1为第1隐层的梯度矩阵;G2为第2隐层的梯度矩阵;Gn为第n隐层的梯度矩阵;p和q分别为主线和辅线的梯度矩阵耦合比例。综上，提出方法的总流程图如图3，诊断步骤如下:

试验台由驱动器、测试轴承等组成，加速度传感器置于驱动端附近，使用电火花技术在轴承的内圈、外圈和滚动体上加工故障直径分别为0.18 mm和0.36 mm的切槽以模拟轴承轻度故障和中度故障，采样频率为12 k Hz，转速为1 800 r/min，负载735 W。共采集不同故障类型、不同故障程度的7种轴承工况，见表1，每种工况1 200个样本，每个样本1 024个采样点。为减少噪声干扰，将轴承原始振动数据归一化到[0,1]。图4 轴承故障诊断实验台

【参考文献】：
期刊论文
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[3]交叉验证的GRNN神经网络雷达目标识别方法研究[J]. 林悦,夏厚培.  现代防御技术. 2018(04)
[4]基于深度收缩自编码网络的飞行员疲劳状态识别[J]. 韩霜,吴奇,孙礼兵,裘旭益,任和,卢钊.  生物医学工程学杂志. 2018(03)
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[7]基于堆叠稀疏自编码的滚动轴承故障诊断[J]. 侯荣涛,周子贤,赵晓平,谢阳阳,王丽华.  轴承. 2018(03)
[8]基于压缩采集与深度学习的轴承故障诊断方法[J]. 温江涛,闫常弘,孙洁娣,乔艳雷.  仪器仪表学报. 2018(01)
[9]基于改进堆叠降噪自编码的滚动轴承故障分类[J]. 侯文擎,叶鸣,李巍华.  机械工程学报. 2018(07)
[10]稀疏自编码深度神经网络及其在滚动轴承故障诊断中的应用[J]. 汤芳,刘义伦,龙慧.  机械科学与技术. 2018(03)

博士论文
[1]压缩感知及其在旋转机械健康监测中的应用[D]. 张新鹏.国防科学技术大学 2015



本文编号：3349392