用聚类与插值改进深度学习算法实现变工况轴承故障诊断

摘要

针对基于深度学习轴承故障诊断模型由于工况因素导致诊断效果不佳的问题，提出了一种用聚类与插值（Clustering and interpolation, CAI）改进深度学习算法实现变工况轴承故障诊断的方法。首先，采用有限元法仿真多工况、多故障类型的轴承振动信号数据，获取足够样本；然后，完成宽卷积核深度卷积神经网络（Deep convolutional neural networks with wide kernel,WDCNN）模型构建，并利用任一工况下的数据完成模型训练；最后，利用CAI算法统一其余工况数据的转速信息，调用WDCNN模型完成对其余工况样本的故障诊断。结果显示，WDCNN模型对训练数据所属工况故障诊断准确率达99.9%，对经过CAI算法处理其他工况数据故障诊断识别率分别为98.7%、99.2%，是一种简单、准确有效、泛化能力强的故障诊断方法。

关键词

深度学习 / 聚类与插值算法 / 故障诊断 / 轴承 / 有限元分析