Advertisement

基于改进一维卷积神经网络的滚动轴承故障智能识别技术及应用研究

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：ZIP

简介：
本研究提出了一种基于改进一维卷积神经网络的新型方法，用于提高滚动轴承故障检测的准确性与效率，并探讨其在实际工程中的应用前景。 基于改进的一维卷积神经网络的滚动轴承故障智能识别技术及其应用研究 在旋转机械系统中，准确地进行滚动轴承的故障诊断对防止设备损坏及确保安全运行至关重要。为了克服现有智能诊断模型参数多、计算效率低的问题，本段落提出了一种名为FRICNN（改进的一维卷积神经网络）的方法来实现滚动轴承故障识别。 通过使用1*1卷积核增强一维卷积神经网络的非线性表达能力，并用全局平均池化层替代传统的全连接层以减少模型参数和计算量，同时避免过拟合现象。实验结果表明该方法能够准确地辨别出不同类型的滚动轴承故障状态，在实际工程应用中具有较大的潜力。 研究过程中使用了多种数据集进行训练与测试：西储大学（CWRU）、德国帕德博恩大学（PU）以及河内大学2023年发布的轴承数据。此外，本项目采用pytorch作为主要的网络框架，并提供了详细的故障诊断代码注释以供初学者参考使用。 结果展示包括了损失曲线图、准确率曲线图、混淆矩阵和tsne可视化图表等关键信息，以便于全面评估模型性能。 核心关键词：一维卷积神经

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于改进一维卷积神经网络的滚动轴承故障智能识别技术及应用研究
    优质
    本研究提出了一种基于改进一维卷积神经网络的新型方法，用于提高滚动轴承故障检测的准确性与效率，并探讨其在实际工程中的应用前景。 基于改进的一维卷积神经网络的滚动轴承故障智能识别技术及其应用研究 在旋转机械系统中，准确地进行滚动轴承的故障诊断对防止设备损坏及确保安全运行至关重要。为了克服现有智能诊断模型参数多、计算效率低的问题，本段落提出了一种名为FRICNN（改进的一维卷积神经网络）的方法来实现滚动轴承故障识别。 通过使用1*1卷积核增强一维卷积神经网络的非线性表达能力，并用全局平均池化层替代传统的全连接层以减少模型参数和计算量，同时避免过拟合现象。实验结果表明该方法能够准确地辨别出不同类型的滚动轴承故障状态，在实际工程应用中具有较大的潜力。 研究过程中使用了多种数据集进行训练与测试：西储大学（CWRU）、德国帕德博恩大学（PU）以及河内大学2023年发布的轴承数据。此外，本项目采用pytorch作为主要的网络框架，并提供了详细的故障诊断代码注释以供初学者参考使用。 结果展示包括了损失曲线图、准确率曲线图、混淆矩阵和tsne可视化图表等关键信息，以便于全面评估模型性能。 核心关键词：一维卷积神经
     
  • 关于卷积神经网络在滚动轴承故障诊断中的应用研究.pdf
    优质
    本文探讨了卷积神经网络（CNN）在滚动轴承故障诊断中的应用效果，通过实验验证其在特征提取和故障分类上的优越性能。 本段落探讨了基于卷积神经网络的滚动轴承故障诊断方法的研究进展。通过利用深度学习技术中的卷积神经网络架构，研究旨在提高故障检测的准确性和效率，为机械设备维护提供有效的技术支持。文章分析了现有方法的优势与局限，并提出了一种改进方案以应对复杂工况下的挑战性问题。
     
  • 基于卷积神经网络的滚动轴承故障检测.pdf
    优质
    本文探讨了利用卷积神经网络（CNN）进行滚动轴承故障检测的方法，通过分析振动信号数据，实现了高效准确的故障识别与分类。 随着工业设备的日益复杂化，故障诊断技术的重要性愈发突出。传统的滚动轴承故障诊断方法依赖于专家经验、频谱分析等方式，过程繁琐且易受人为因素影响，导致效果不佳。近年来，深度学习技术的发展为这一问题提供了新的解决方案，尤其是在图像识别领域取得成功的卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）激发了将其应用于滚动轴承故障诊断的可能性。 卷积神经网络是一种具有强大特征提取能力的深度学习模型，其核心在于卷积层和池化层。通过滤波器对输入数据进行扫描，卷积层可以提取局部特征；而池化层则用于降低数据维度，在减少计算量的同时保持关键信息。在滚动轴承故障诊断中，原始振动信号被转化为2维灰度图像，这样CNN便能利用其处理图像的优势来识别这些“图像”中的故障特征。 本研究首先对不同故障状态下的振动信号进行了归一化处理，以消除因信号强度差异带来的影响，并使网络能够更好地学习和比较不同的样本。接着将1维的振动信号转换为2维图像形式，使得卷积网络可以捕捉到信号中连续变化的模式。为了增强数据集多样性，采用了重叠采样策略来增加样本量。 实验中利用TensorFlow库构建了四种不同结构的卷积神经网络模型，并对每个模型进行了多次训练以减少随机性并提高稳定性与可靠性。通过测试准确率对比选择了最适合滚动轴承故障诊断的一种模型，并进一步优化其参数以提升识别精度和运行效率。 结果显示，基于CNN的方法能够精确地识别和分类滚动轴承的各类故障，克服了传统方法中的局限性。这种方法不仅简化了诊断流程、提高了准确性，还降低了对外部因素的依赖，在实现滚动轴承故障自动检测与预警方面具有重要意义。未来这一技术有望推广至更广泛的机械设备故障诊断领域，为工业自动化及智能维护提供有力支持。
     
  • 基于神经网络的滚动轴承故障检测方法技術研究
    优质
    本研究探讨了利用神经网络技术进行滚动轴承故障检测的方法与应用，旨在提高故障识别精度和效率。通过优化算法模型，实现对设备状态的有效监控与维护决策支持。 滚动轴承是机械中最常用的通用部件之一。由于其特定的使用环境导致寿命具有较大的随机性，目前还无法准确预测其寿命。因此，对滚动轴承进行故障诊断变得非常重要。本段落通过对滚动轴承振动数据在时域和频域上的分析，并利用神经网络处理结果，采用“判决区间+举手表决”的方式得出最终判断结果。
     
  • 关于BP神经网络在滚动轴承故障诊断中的应用研究.pdf
    优质
    本文探讨了BP（Back Propagation）神经网络在滚动轴承故障诊断中的应用，通过实验分析验证其有效性和准确性。研究旨在提升设备维护效率和预测能力。 本段落简要介绍了BP神经网络的结构与原理，并通过分析处理滚动轴承正常状态和故障状态下振动信号，提取了能够反映其运行状态的特征参数，进而提出了一种基于BP神经网络的滚动轴承故障诊断方法。作者为于婷婷、邵诚。
     
  • 轴承故障诊断的卷积神经网络（Python）
    优质
    本项目运用Python编程实现基于卷积神经网络的轴承故障诊断系统，通过深度学习技术有效识别和分类不同类型的轴承损伤模式。 根据凯斯西储大学开放轴承数据库中的诊断数据特点，并结合卷积神经网络在处理海量数据方面的特征提取优势及其强大的自学习能力，本段落提出了一种基于卷积神经网络的轴承故障诊断算法代码。
     
  • 基于卷积神经网络的轴承故障分类方法
    优质
    本研究提出了一种利用卷积神经网络（CNN）对轴承故障进行自动分类的方法。通过分析轴承运行时产生的振动信号数据，该模型能够有效识别不同类型的故障模式，为机械设备状态监测和维护提供了有力工具。 利用卷积神经网络对轴承故障数据进行分类，通过构建简单的卷积神经网络模型，可以实现良好的识别与分类效果。
     
  • Python环境下WD-CNN滚动轴承故障诊断算法的优化：一维卷积神经网络与LSTM融合应用的研究
    优质
    本研究在Python环境中探讨了WD-CNN算法的改进，通过结合一维卷积神经网络和LSTM技术，旨在提升滚动轴承故障诊断的准确性。 在Python环境下优化WDCNN的滚动轴承故障诊断算法：一维卷积神经网络与LSTM的融合应用研究 本研究提出了一种基于改进WDCNN（Wavelet Denoising Convolutional Neural Network）的滚动轴承故障诊断方法，采用PyTorch深度学习框架。通过对原始WDCNN进行优化，构建了具有逐层递减卷积核大小的一维卷积神经网络，并减少了总的卷积层数量，从而实现了超过98%的高准确率和较快的收敛速度。 此外，在考虑时序信号特性的情况下，本研究将长短时记忆网络（LSTM）与一维卷积神经网络结合使用。这种组合不仅进一步提高了分类准确性至99%以上，还展示了其在金融时间序列、地震信号、语音信号及生理信号（如ECG, EEG, EMG等）中的广泛应用潜力。 关键词：Python环境；WDCNN；滚动轴承故障诊断；卷积神经网络；改进方法；一维卷积结构；算法准确率提升；LSTM融合技术应用。
     
  • 基于CNN的卷积神经网络轴承故障诊断程序
    优质
    本程序采用基于CNN的深度学习模型进行轴承故障诊断，通过分析振动信号图像特征实现高效准确的故障识别。 在现代工业环境中，轴承是旋转机械中的关键部件之一，其健康状况直接影响整个系统的稳定运行。因此，及时准确地诊断轴承故障对于避免设备损坏及生产事故至关重要。众多故障诊断技术中，基于卷积神经网络（CNN）的深度学习方法表现尤为出色，因为这类算法在图像识别领域已经取得了显著进展。 作为一种深度学习模型，CNN通过模拟动物视觉感知机制来处理数据，并被广泛应用于图像和视频分析等领域。其核心优势在于可以自动从原始数据中提取层次化的特征表示，无需人工设计复杂特征。一个典型的CNN由卷积层、池化层、非线性激活函数以及全连接层组成，这些组件通过多层级的组合方式逐级抽取并提炼出图像中的关键信息。 在轴承故障诊断的应用场景下，利用CNN进行分析的基本步骤包括数据采集、预处理、特征提取和分类器设计。首先从传感器获取正常及各种异常状态下的振动信号；接着对原始数据执行去噪与归一化等操作以提升后续模型训练效果；然后将这些经过处理的信号转换为图像形式，如时频谱图，并用其作为输入进行故障模式识别工作。CNN通过学习这些图像特征来区分不同的轴承问题类型。分类器的设计通常涉及多层卷积和池化结构，以便捕捉到数据中的重要特性信息。 利用深度神经网络模型处理此类任务的一大优势在于它能够自动从复杂的数据集中提取有用的层次特征表示形式而无需人工干预。在诊断轴承故障时，CNN不仅有助于准确识别各种常见问题（如裂纹、剥落或磨损等），还可以通过其深层架构捕获到更为细微的模式变化，从而提高整体诊断精度。 目前已有大量研究和实际应用案例表明了利用深度学习框架实现高效且精确地进行此类任务的可能性。例如，在Python环境下可以使用TensorFlow或者PyTorch这样的开源库来训练并部署CNN模型；开发人员需要编写代码以加载数据集、构建网络结构以及评估最终性能等步骤，同时也可以通过适当的数据增强及优化技术进一步提升模型的表现力。 总的来说，将卷积神经网络应用于轴承故障诊断领域有助于显著提高自动化和智能化水平，并为工业维护提供了强有力的工具。随着深度学习技术和计算能力的进步与发展，在未来这一领域的表现将会更加出色且精准。
     
  • 利用Paddle框架开发的一维卷积神经网络在西储大学轴承数据集上的故障检测（参考《基于卷积神经网络的轴承故障诊断算法研究》论文）
    优质
    本研究使用Paddle框架构建了一维卷积神经网络，旨在提高对西储大学轴承数据集中故障类型的识别精度，为机械设备维护提供有效支持。 采用一维CNN神经网络算法对西储大学轴承数据集中的10种故障类型进行识别，取得了很高的准确率；同时该算法结构灵活，可以自定义网络及优化器，适用于多种故障数据集。