基于卷积神经网络的轴承故障诊断研究

徐卫鹏; 徐冰

doi:10.16452/j.cnki.sdkjzk.2021.06.014

山东科技大学学报（自然科学版） ›› 2021, Vol. 40 ›› Issue (06) : 121 -128. DOI: 10.16452/j.cnki.sdkjzk.2021.06.014

基于卷积神经网络的轴承故障诊断研究

徐卫鹏, 徐冰

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摘要

针对复杂工况下的采煤机摇臂轴承故障诊断,以经典AlexNet为基础,为适应一维时域信号,采用滑窗法,以滑窗长度150 ms,移动步长120 ms构建样本,建立一种由池化层和多级交替卷积层组成的轴承故障诊断模型1CNN,可完成原始输入信号特征的自适应提取,并通过全连接层分类识别轴承故障。为验证1CNN模型故障诊断率,利用机械综合故障试验台对MG650/1750-WD采煤机摇臂轴承6008-2Z内圈、外圈、滚子不同形态及大小的故障测试试验,得到振动信号的时域频谱。通过1CNN模型直接读取振动信号时域数据的故障识别试验,结果表明:1CNN模型算法识别准确率达到99.6%,是一种有效的采煤机截割系统轴承故障诊断技术。