基于G-YOLO網(wǎng)絡的滾動軸承故障診斷方法

摘要： 滾動軸承是旋轉(zhuǎn)機械設備中非常重要的零部件，將深度學習在目標檢測和圖像分類領域內(nèi)的優(yōu)勢用于軸承故障診斷，提出G-YOLO智能診斷模型。首先利用格拉姆角場將軸承的時域振動信號轉(zhuǎn)化為特征圖像，其次將特征圖像輸入到G-YOLO智能診斷模型中，通過研究轉(zhuǎn)化參數(shù)、網(wǎng)絡結構、模型參數(shù)等得到最優(yōu)結果。為了驗證模型的優(yōu)越性，采用西儲大學軸承數(shù)據(jù)集中幾組對應不同直徑的具有同一類故障軸承的數(shù)據(jù)進行試...