剪刀臂轮故障诊断方法基于改进的S变形和深度可分离的卷积.
Haiyang Wu1, Hui Zhou2, Chang Liu3
1School of Mechanical and Electrical Engineering, China University of Mining and Technology, Xuzhou 221116, China.
本研究介绍了一种改进的S转换和深度可分离卷积神经网络 (DSCNN),用于诊断剪刀臂轮故障. 该方法增强了时间频率分析,并且在减少训练时间和参数的情况下实现了高精度.
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:
- 标准卷积神经网络 (CNN) 在剪刀臂轮故障诊断方面面临挑战,原因是参数冗余和训练效率低.
- 有效的时频特征表示对于准确识别轮故障至关重要.
研究的目的:
- 为剪刀臂轮故障提出改进的诊断方法,使用增强的S转换和深度可分离的卷积神经网络 (DSCNN).
- 通过优化特征表示和网络架构来提高轮故障诊断的效率和准确性.
主要方法:
- 使用改进的S变换器进行时间频率分析,将1D振动信号转换为2D时间频率图像.
- 开发了一个DSCNN模型,将标准和深度可分离的卷积相结合,用于故障识别.
- 使用各种CNN架构对波形变换,里埃变换,S变换和格拉米安角场 (GAF) 的性能进行比较.
主要成果:
- 频域表示在故障诊断中显著优于原始时间域信号.
- 格拉德-CAM可视化证实了模型对关键故障特征的准确关注.
- 与其他CNN相比,拟议的DSCNN方法实现了高分类准确性,培训时间缩短,参数较少.
结论:
- 改进的S转换器和DSCNN为剪刀臂轮故障诊断提供了强大而高效的解决方案.
- 时间频率图像表示对于这个应用程序来说优于时间域信号.
- 该方法有效地平衡了诊断准确性和计算效率.
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