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基于改进CNN的噪声以及变负载条件下滚动轴承故障诊断方法

谢天雨  董绍江  
【摘要】:针对现有轴承故障诊断方法应对噪声以及变负载条件下诊断能力不足问题,提出一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)和有效通道注意力模块(Efficient Channel Attention,ECA)的滚动轴承故障诊断方法。该方法首先通过卷积神经网络对原始信号进行自适应故障特征提取;然后使用ECA模块生成通道注意力权重,实现对通道全局特征信息的掌握,据此增强模型在噪声及变负载条件下特征提取能力;最后将所提取的特征信息输入Softmax分类器并输出结果,实现滚动轴承故障诊断。通过对比实验证明,相比于传统深度学习方法,该方法拥有优良的轴承故障诊断性能,并在噪声干扰以及变负载条件下仍能保持出色的故障诊断准确率。

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