吉林大学学报(信息科学版) ›› 2022, Vol. 40 ›› Issue (3): 354-361.
王秀芳, 李月明
收稿日期:
2021-11-29
出版日期:
2022-07-14
发布日期:
2022-07-14
作者简介:
王秀芳(1967— ), 女, 河北景县人, 东北石油大学教授, 硕士生导师, 博士, 主要从事人工智能和信号处理研究, (Tel) 86-18845963335(E-mail)wxfdqpi@ 163. com。
基金资助:
WANG Xiufang, LI Yueming
Received:
2021-11-29
Online:
2022-07-14
Published:
2022-07-14
摘要: 针对传统故障诊断模型存在参数量多、 尺寸大、 抗噪性差的问题, 提出一种基于多尺度深度可分离卷积神经网络(MSDS-CNN: Multi-Scale Depth Separable Convolutional Neural Network) 的轴承故障诊断方法。 利用不同尺度的深度可分离卷积对输入信号进行并行处理, 在获得多尺度信息的同时并保证模型的轻量性。 添加Dropout 层以提高模型的抗干扰能力, 使用全局平均池化层替换全连接层以减小模型参数量。 试验结果表明,该方法诊断准确率高达 99. 6% , 与其他方法相比识别准确率高; 模型参数量更少、尺寸更小, 更轻量化; 在噪声干扰下也具有较好的诊断精度。
中图分类号:
王秀芳, 李月明 . 基于 MSDS-CNN 的滚动轴承故障诊断方法[J]. 吉林大学学报(信息科学版), 2022, 40(3): 354-361.
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