朱会杰1,2,3,王新晴4,芮挺4,张欲保2,李艳峰5
振动与冲击. 2019, 38(5): 45-52.
常规机械故障诊断方法需要信号预处理、特征提取、特征选择、模式识别等多个步骤,过程复杂,通用性差。卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)是一种自学习性能好、抗干扰能力强的深度神经网络。为了简化步骤、提高效率,本文将CNN引入到机械故障诊断,直接使用传感器测得的原始数据进行故障识别。由于机械振动信号的特征具有典型的时移性,CNN需要大量数据才能自我学习到这种特性。结合故障信号的冲击特点和CNN的不足,提出了权值求和和大尺度最大值池化策略,有效解决了特征的平移不变性,增强了小样本时的泛化能力。通过对单点和多点故障的轴承进行诊断,验证了平移不变CNN的有效性。与常规故障诊断方法和其他机器学习算法对比显示,平移不变CNN不仅准确率高,而且使用简单,为故障诊断提供了一种新的途径。