基于VMD与多尺度一维卷积神经网络的故障诊断方法

陈向民; 韩梦茹; 舒文伊; 张亢; 李录平

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基于VMD与多尺度一维卷积神经网络的故障诊断方法

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针对旋转机械设备在多工况、小样本状态下故障诊断精度不高的问题,提出一种基于VMD与多尺度一维卷积神经网络(M1DCNN)的故障诊断方法。该方法首先利用VMD对原始振动信号进行分解,并以峭度为指标,筛选出峭度值最大的分量进行包络分析;然后构建包含多个不同尺度卷积核通道的卷积神经网络,并采用多尺度卷积核提取不同尺度下包络信号的特征信息,进而对故障进行识别。将该方法应用于齿轮箱中的齿轮和滚动轴承的振动数据分析,结果表明:该方法在多工况、小样本情况下均有较高的故障识别精度,且模型具有较强的泛化性能;同时,与单通道卷积神经网络(1DCNN)的对比分析表明,所搭建的多尺度卷积神经网络能更全面地提取信号特征,因而具有更高的诊断精度。

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来源
《现代电子技术》 |2023年第9期|103-109|共7页
作者
陈向民; 韩梦茹; 舒文伊; 张亢; 李录平;
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作者单位

长沙理工大学能源与动力工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类柔性制造系统及柔性制造单元;
关键词
故障诊断; VMD; 卷积神经网络; 信号分解; 包络分析; 特征信息提取; 故障识别;

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