对隔膜的新型故障诊断策略基于信号调节和PCA-ResNet
Fanguang Meng1,2, Zhiguo Shi1, Yongxing Song3,4
1College of Information Science and Electronic Engineering, Zhejiang University, Hangzhou 310013, China.
Sensors (Basel, Switzerland)
|March 13, 2024
概括
本研究引入了一种新的断层故障诊断策略,使用主要组件分析 (PCA) 和残余网络 (ResNet). 该方法增强了特征提取,提高了识别隔膜故障的准确性和效率.
科学领域:
- 机械工程 机械工程
- 信号处理 信号处理
- 人工智能的人工智能
背景情况:
- 隔膜故障识别对于系统可靠性和能源效率至关重要.
- 传统的故障诊断方法与复杂的结构作斗争,冒着过度装配和高成本的风险.
- 现有技术在有效提取特征性故障信息方面面临挑战.
研究的目的:
- 开发一个有效和准确的断层故障诊断策略.
- 克服传统方法的局限性,包括模型过度装配和高诊断成本.
- 提高典型故障特征的提取,降低诊断成本.
主要方法:
- 使用主要组件分析 (PCA) 与残余网络 (ResNet) 进行组合信号解调.
- 使用PCA进行振动信号解调频谱分析以提取故障特征.
- 应用PCA-ResNet模型用于故障诊断,利用剩余块设计来防止过度装配.
主要成果:
- 与VGG16,VGG19,ResNet50和自动编码器模型相比,PCA-ResNet模型实现了更高的精度.
- 与基线模型相比,显示了35.89%,80.27%,2.72%和6.12%的显著精度改进.
- 展示了更高的运营效率,更低的损失率,并解决了实际应用中的诊断滞后.
结论:
- 拟议的PCA-ResNet战略为隔膜故障诊断提供了一个有效的解决方案.
- 该方法提高了准确性和效率,同时降低了过度装配和诊断成本的风险.
- 提出了模型优化策略,为未来的改进提供了一个框架.
