基于改进深度残差网络的轴承故障诊断方法

摘要

针对滚动轴承在噪声环境中干扰大、工况复杂多变时诊断困难的问题,提出了一种改进深度残差网络的轴承故障诊断方法.对滚动轴承振动信号预处理,得到数据样本,分为训练集和测试集;将基于注意力机制的挤压与激励网络(squeeze-and-excitation networks,SENet)结构引入到残差神经网络残差块之中建立特征提取通道之间的联系,得到改进深度残差网络模型;再将标签化的训练集数据样本输入改进的诊断模型中进行训练;将训练好的诊断模型应用于测试集,输出每种故障的识别结果.在训练过程中,为了抑制过拟合,对原始训练样本进行加噪处理;同时引入了激活函数LReLU和Dropout技巧来提高模型的抗干扰能力.为了验证该模型的诊断性能,选用实验数据进行验证,结果表明该方法在载荷变化以及信号受到严重噪声污染时,依然拥有良好的故障诊断能力.