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基于改进卷积神经网络的滚动轴承故障诊断
基于改进卷积神经网络的滚动轴承故障诊断
摘要：滚动轴承作为机械设备中非常重要的零部件之一，一旦发生故障可能导致设备停机，给工业生产带来损失。因此，准确和及早地诊断滚动轴承故障变得尤为重要。本文提出了一种基于改进卷积神经网络的滚动轴承故障诊断方法。通过信号预处理和数据增强，有效提取并增加了故障特征信息。同时，采用改进的卷积神经网络结构，提高了滚动轴承故障诊断的准确率。实验结果表明，该方法在滚动轴承故障诊断中具有较高的精确性和鲁棒性。
关键词：滚动轴承；故障诊断；卷积神经网络；特征提取；准确率
1.引言
滚动轴承是机械设备中常见的一种机械传动装置，广泛应用于各种设备中，如风力发电机、电机、飞机、船舶等。然而，由于工作环境的复杂性和长时间运行的高强度，滚动轴承容易发生故障。滚动轴承故障的早期诊断对于预防设备停机和减少维修成本具有重要意义。
2.相关工作
过去几十年间，滚动轴承故障诊断的研究取得了许多进展。传统的滚动轴承故障诊断方法主要基于振动信号分析，如峰值、谱分析、时间域分析等。然而，传统的方法通常需要手工提取特征，存在主观性和局限性。近年来，机器学习技术的发展为滚动轴承故障诊断提供了新的思路。
3.数据集和预处理
本文使用了一个包含正常和故障状态滚动轴承振动信号的数据集。为了提高训练集的规模和多样性，采用了数据增强技术，包括数据旋转、平移、缩放和噪声添加等。
4.改进的卷积神经网络模型
本文提出了一种改进的卷积神经网络模型用于滚动轴承故障诊断。模型包括多个卷积层、池化层和全连接层。为了提高特征提取的准确性和效率，引入了批量归一化、残差学习和自注意力机制等技术。同时，为了防止过拟合，采用了Dropout技术。
5.实验结果与分析
本文在数据集上进行了多组实验，比较了改进的卷积神经网络模型和传统方法在滚动轴承故障诊断中的性能。实验结果表明，改进的模型在准确率、召回率和F1-score等指标上均优于传统方法。
6.结论
本文提出了一种基于改进卷积神经网络的滚动轴承故障诊断方法，通过信号预处理和数据增强，有效提取并增加了故障特征信息。同时，采用改进的卷积神经网络结构，提高了滚动轴承故障诊断的准确率。实验结果验证了该方法的准确性和鲁棒性，并具有一定的工程应用价值。
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