基于二维卷积神经网络的滚动轴承变工况故障诊断方法

摘要

为了实现滚动轴承变工况运行下仍能进行有效的故障诊断,提出了一种基于二维卷积神经网络的滚动轴承变工况故障诊断方法。该方法将原始信号以及运行载荷这一工况变量作为输入信号,无需人工提取特征向量,减少特征提取过程中的损失,实现端到端检测,并将该方法与传统卷积神经网络模型进行了实验对比。结果表明,相较于传统卷积神经网络,该方法在故障的识别准确率和诊断的实时性上都有很大程度的提升。