基于殘差網(wǎng)絡(luò)多尺度特征融合的滾動(dòng)軸承故障診斷

摘要： 針對(duì)傳統(tǒng)故障診斷方法在面臨復(fù)雜工況時(shí)出現(xiàn)的特征提取不足、分類器選取困難、診斷精度不高等問題，提出了一種基于殘差神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)多尺度特征融合的滾動(dòng)軸承故障診斷模型并用于電機(jī)軸承的故障診斷。首先，采用小波變換將軸承振動(dòng)信號(hào)轉(zhuǎn)換為二維時(shí)頻圖作為輸入數(shù)據(jù)集；然后，在殘差網(wǎng)絡(luò)中構(gòu)建多尺度特征融合模塊，提取故障樣本不同尺度下的特征；最后，將軸承數(shù)據(jù)集輸入到網(wǎng)絡(luò)中，實(shí)現(xiàn)特征提取及故障診斷。實(shí)驗(yàn)結(jié)... （共6頁）