基于改进GADF-SeResNet滚动轴承故障诊断方法

doi:10.16731/j.cnki.1671-3133.2023.05.020

现代制造工程 ›› 2023, Vol. 512 ›› Issue (5): 135-142.doi: 10.16731/j.cnki.1671-3133.2023.05.020

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基于改进GADF-SeResNet滚动轴承故障诊断方法

王凯，吉卫喜，卢璟钰，苏璇

发布日期:2023-06-12
基金资助:
山东省重大科技创新工程基金项目(2019JZZY020111)

Published:2023-06-12

摘要/Abstract

摘要： 针对传统故障诊断方法对滚动轴承进行故障诊断准确率较低且时效性较差的问题，提出了一种基于格拉姆角场(Gramian Angular Field, GAF)编码技术与改进SeResNet50模型对滚动轴承的故障诊断方法。采用格拉姆角场技术将一维振动信号重编码为二维特征图像，将二维特征图像作为模型的输入，结合ResNet算法在图像特征提取和分类识别方面的优势，实现自动特征提取与故障诊断，最终达成对不同故障类型的分类。为验证方法的有效性，选用凯西斯储大学的滚动轴承数据进行验证，并与其他常用智能算法进行对比，结果表明，所提方法较其他智能算法分类准确率更高且时效性较好。

中图分类号:

TH133.33，TP18，TP391.41

王凯，吉卫喜，卢璟钰，苏璇. 基于改进GADF-SeResNet滚动轴承故障诊断方法[J]. 现代制造工程, 2023, 512(5): 135-142.

[1]	刘昕宇;姜长泓;刘一铮;王其铭. 基于空洞CNN和LSTM的滚动轴承剩余使用寿命预测[J]. 现代制造工程, 2023, 511(4): 130-135.
[2]	李青，李丽君，董增寿. 基于1DMCNNBIGRUSAM的轴承数据不平衡故障诊断[J]. 现代制造工程, 2022, 507(12): 117-124.
[3]	张萍，张文海，卢盛欣，孟雷，李练兵. 基于FSST-Res Net的滚动轴承变工况数据故障诊断研究[J]. 现代制造工程, 2022, 506(11): 130-136.
[4]	黄昌顺，张金萍. 基于CBAM-CNN的滚动轴承故障诊断方法[J]. 现代制造工程, 2022, 506(11): 137-143.
[5]	逄英，高军伟. 基于ICEEMDAN能量矩和MFOA-PNN的轴承故障诊断[J]. 现代制造工程, 2022, 498(3): 122-126.
[6]	曹梦婷，谷玉海，王红军，徐小力. 基于GRU与迁移学习的滚动轴承故障诊断[J]. 现代制造工程, 2022, 496(1): 143-147.
[7]	刘会芸，侯志平. 基于自动编码器数据降维的滚动轴承故障诊断研究[J]. 现代制造工程, 2022, 496(1): 148-153.
[8]	高新江，段玥晨，赵华东，张伟豪. 基于多岛遗传算法的轴承精超工艺多目标优化[J]. 现代制造工程, 2021, 494(11): 116-120.
[9]	李亚平，李素杰，马波，郭俊霞. 基于TCN的滚动轴承振动趋势与剩余寿命预测研究[J]. 现代制造工程, 2021, 492(9): 124-131.
[10]	李道军，卢青波，王海锋. 基于HMM和CS-VMD的滚动轴承故障诊断[J]. 现代制造工程, 2021, 491(8): 155-160.
[11]	王稳，李维. 考虑接触特性的滚动轴承系统建模与仿真分析[J]. 现代制造工程, 2020, 474(3): 72-76.
[12]	张磊,庞新宇,薛璇怡. 滚滑比对滚动轴承摩擦性能的影响研究[J]. 现代制造工程, 2020, 477(6): 104-109.
[13]	邓佳林，邹益胜，张笑璐，蒋雨良，张利斌. 一种改进CNN在轴承故障诊断中的应用[J]. 现代制造工程, 2020, 475(4): 142-147.
[14]	周建民，尹文豪，游涛，李家辉，高森，杜艺博. 数据驱动下的滚动轴承性能退化评估研究综述[J]. 现代制造工程, 2021, 488(5): 146-153.
[15]	曾旭焱. 含碰摩故障的双盘转子-滚动轴承系统动力学特性分析[J]. 现代制造工程, 2020, 479(8): 141-146.

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