旋转部件的故障诊断整合转移学习和ConvNeXt模型
Zhikai Xing1, Yongbao Liu1, Qiang Wang2
1Department of Power Engineering, Naval University of Engineering, Wuhan, 430033, Hubei, China.
本研究引入了一种使用ConvNeXt模型 (TL-CoCNN) 的转移学习用于旋转机械的新故障诊断方法. 它通过将振动数据视为RGB图像来有效地诊断有限数据的故障,提高准确性和效率.
科学领域:
- 机械工程 机械工程
- 人工智能的人工智能
- 信号处理 信号处理
背景情况:
- 旋转机械在工业应用中至关重要,其故障可能导致重大经济损失和安全隐患.
- 传统的故障诊断方法往往在小样本大小和不同的操作条件下扎,这限制了它们的实际应用.
- 从复杂的振动信号中有效地提取特征仍然是机械故障诊断的关键挑战.
研究的目的:
- 为旋转机械提出一种有效的故障诊断方法,克服小样本大小和不同操作条件的局限性.
- 引入振动信号的创新数据可视化技术,以增强深度学习模型的特征表示.
- 在准确性,培训时间和模型大小方面评估拟议的基于转移学习的ConvNeXt模型 (TL-CoCNN) 的性能.
主要方法:
- 一种新的数据可视化方法从时间域,频域和时间频域振动数据中合成RGB图像.
- 一个预训练的ConvNeXt模型,最初在ImageNet上训练,使用合成的RGB图像进行微调,用于故障分类.
- 转移学习 (TL) 与ConvNeXt模型集成,创建TL-CoCNN框架,用于端到端的故障诊断.
主要成果:
- 拟议的RGB图像可视化方法比传统技术提取更多与故障相关的信息,而不需要数据增强.
- 与现有方法相比,TL-CoCNN模型在多个测试数据集中显示出更高的识别准确性.
- 该系统在培训时间和模型大小方面实现了更好的性能,表明效率提高.
结论:
- TL-CoCNN方法为旋转机械故障诊断提供了强大而高效的解决方案,特别是在数据稀缺的情况下.
- 新的数据可视化技术显著提高了复杂的振动信号的特征表示能力,用于人工智能驱动的分析.
- 这种方法显示出在工业故障检测和诊断系统中实际实施的巨大潜力.
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