STFT结合2D CNN-SVM的齿轮箱故障诊断方法
谢锋云, , 汪淦, , 王玲岚, , 李刚, 朱海燕, 谢三毛,
2024, 44(4):
103-109.
为提高齿轮箱故障诊断的有效性和故障识别的准确率,提出一种基于短时傅里叶变换(Short-term Fouriertransform,STFT)、二维卷积神经网络(Two-dimensional Convolutional Neural Network,2D CNN)和支持向量机(SupportVector Machine,SVM)相结合的齿轮箱故障识别方法。搭建JZQ250 型定轴齿轮箱实验平台,利用加速度传感器获得齿轮箱振动信号,并对振动信号进行短时傅里叶变换得到二维时频图,然后将时频图输入到2D CNN中进行特征信息提取,通过2D CNN前向传播和反向传播对不同类别故障时频图信息进行训练,建立不同类别特征之间更深层次的联系,通过训练集和验证集loss 曲线、准确率曲线和t-SNE可视化(t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding,t-SNE)多种方法来反映模型训练程度,最后由SVM对故障类型进行识别。通过将所提出的方法与FFT-2D CNN、1D CNN-SVM和2D CNN-SVM对齿轮箱故障识别结果进行对比,本方法故障识别准确率最高,达到97.94 %,且提出的方法具有很好的鲁棒性。
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