基于一维CNN与BiLSTM结合的轴承故障诊断

吴楠; 王喆

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基于一维CNN与BiLSTM结合的轴承故障诊断

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针对传统故障诊断方法没有充分利用故障数据的时序特点,提出了一种一维CNN与双向LSTM网络相结合的智能轴承故障诊断方法.构建的深度模型以原始采样数据作为输入,减少了人工提取特征的偏见,充分利用了卷积神经网络在特征提取上的优势,在浅层使用卷积神经网络,并加入BiLSTM挖掘一维振动信号中的时间序列信息,实现了更为准确的轴承故障诊断.使用BiL-STM-CNN模型,分析了不同的优化器和激活函数的诊断结构,通过不同参数的结合确定了效果最好的参数组合.实验结果表明,以混淆矩阵、准确率为评价依据,该方法与传统机器学习模型、CNN、LSTM模型进行对比有更好的性能,在变负载情况下实现了准确,稳定的轴承故障诊断性能,具有良好的泛化能力.

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来源
《组合机床与自动化加工技术》 |2021年第9期|38-4145|共5页
作者
吴楠; 王喆;
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作者单位

中国科学院沈阳计算技术研究所沈阳 110168;

中国科学院大学北京 100049;

中国科学院沈阳计算技术研究所沈阳 110168;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类轴承;金属切削加工工艺;
关键词
卷积神经网络; 深度学习; 轴承故障检测; 双向长短期记忆;

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