基于迁移学习与SqueezeNet的滚动轴承故障诊断方法

简介：
本研究提出了一种结合迁移学习和SqueezeNet神经网络的新型滚动轴承故障诊断方法，旨在提升模型在少量样本情况下的诊断精度。 滚动轴承故障诊断是机械设备维护中的关键任务之一，而采用迁移学习与SqueezeNet技术可以显著提升其准确性。以下是基于这两种方法的滚动轴承故障诊断流程概述： 数据收集及准备：需采集包含正常运行状态以及各种故障情况下的滚动轴承振动信号。确保所用的数据集涵盖不同类型的故障和正常的样本，并进行必要的预处理，如去噪、滤波及降采样等。 迁移学习模型的选择：选取在大规模图像数据库中已预先训练过的深度学习架构作为基础模型。考虑到计算资源的限制以及实时诊断的需求，可以选用SqueezeNet这种轻量级网络结构。 微调过程：利用收集到的滚动轴承振动信号数据对选定的基础模型进行进一步优化调整，在此过程中可选择冻结部分初始层权重只更新剩余层级以适应特定任务需求。 训练与验证阶段：使用经过微调后的模型针对训练集执行学习，并借助验证集合对其进行性能评估和参数调优。可以采用诸如批量归一化、动态调节学习率等策略来增强算法效果。 最终评价环节：通过测试数据对完成优化的模型进行严格检验，利用准确度、召回值及F1评分等多种标准衡量滚动轴承故障诊断系统的精确性和可靠性。