基于多尺度残差网络的域适应轴承故障识别方法

作者：赵志宏,孙美玲,窦广鉴. 日期：2023-12-26/span> 浏览：1120 查看PDF文档

摘要:不同工况下的故障轴承原始振动信号存在分布差异较大的问题,在进行故障诊断时也会存在特征提取不充分,从而导致故障诊断模型诊断精度较低的问题,为此,提出了一种基于多尺度残差网络的对数相关对齐(logCORAL-MsRN)的域适应轴承故障识别方法(模型)。首先,对轴承原始振动信号进行了预处理,将其转换为二维灰度图像;然后,使用多尺度残差块和空洞卷积对残差神经网络ResNet50的网络结构进行了改进,设计了一种多尺度残差网络(MsRN),以充分提取轴承的故障特征,避免深层网络结构的梯度消失问题;提出了一种对数相关对齐(logCORAL)域适应方法,更好地进行了域间分布对齐;最后,采用交叉熵损失和logCORAL损失作为目标优化函数,对上述模型(方法)进行了训练,在美国凯斯西储大学(CWRU)公开数据集上进行了变工况下的对比实验和消融实验。研究结果表明:logCORALMsRN方法在变工况条件下的轴承故障诊断的平均准确率高达96.53%,并且优于其他对比方法,即特征提取网络MsRN可以提取出不同尺度的、更加丰富的轴承故障信息,域适应方法logCORAL可以有效地对齐源域和目标域之间的特征分布,验证了该方法的有效性及优越性。

关键词:多尺度残差网络对数相关对齐;域适应;深度学习;迁移学习;变工况对比实验;消融实验

中图分类号:TH133.3;TP24文献标识码:A文章编号:1001-4551(2023)12-1898-09


本文引用格式:

赵志宏,孙美玲,窦广鉴.基于多尺度残差网络的域适应轴承故障识别方法［J］.机电工程,2023,40(12):1898-1906.

ZHAO Zhihong, SUN Meiling, DOU Guangjian. Domain adaptive bearing fault identification based on multi-scale residual network［J］.Journal of Mechanical & Electrical Engineering, 2023,40(12):1898-1906.