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1DAMCNN方法在滚动轴承故障诊断中的应用
段浩明, 王娆芬
噪声与振动控制
2022, 42 (6):
111-118.
针对传统滚动轴承故障诊断方法中特征提取依赖人工经验、处理过程繁琐以及识别准确率较低的问题，提出一种端到端基于一维注意力混合卷积神经网络(One Dimensional Attention Mixed Convolution Neural Network，1DAMCNN)的轴承故障诊断方法。该方法首先引入空洞卷积，构造混合卷积用于增大特征提取的感受野范围，以获取更全面的特征信息。然后加入注意力机制，增强模型对关键特征信息的提取能力，实现对轴承故障的智能诊断。试验数据分析结果表明，相比其他故障诊断方法，固定负载工况下该方法自适应性强，准确率高达99 %以上。在只有60 个样本量的情况下，该故障诊断方法准确率超过88 %，表明其具有出色的特征提取能力。最后通过对比实验和可视化技术，验证所提方法的有效性。
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