基于注意力模块及1D-CNN的滚动轴承故障诊断

作     者：刘洋 程强 史曜炜 王煜伟 王姗 邓艾东 Liu Yang;Cheng Qiang;Shi Yaowei;Wang Yuwei;Wang Shan;Deng Aidong

作者机构：东南大学能源与环境学院火电机组振动国家工程研究中心南京210096 国家能源集团谏壁发电厂镇江212006 中国能源建设集团安徽省电力设计院合肥230601 

出 版 物：《太阳能学报》 (Acta Energiae Solaris Sinica)

年 卷 期：2022年第43卷第3期

页      面：462-468页

核心收录：

学科分类：08[工学] 080203[工学-机械设计及理论] 0802[工学-机械工程] 080201[工学-机械制造及其自动化] 

基　　金：国家自然科学基金(51875100) 中央高校基本科研业务费专项资金项目(2242020k30031) 

主　　题：风力机 滚动轴承 故障诊断 卷积神经网络 注意力机制 特征提取 

摘      要：针对传统的卷积神经网络对特征的辨识性差的问题,提出一种将注意力模块与一维卷积神经网络相结合的滚动轴承故障诊断模型。首先以加入噪声的振动信号作为输入,利用“卷积+池化单元提取信号的多维特征,然后通过注意力模块对特征赋予不同的权重,利用双池化层取代传统卷积神经网络中的全连接层进行特征的再次提取及特征信息整合,最后通过Softmax层完成轴承状态分类。实验表明,该模型诊断准确率可达99%,与传统模型相比,其准确率更高、收敛速度更快、训练过程更稳定、变负载情况下泛化性能更好。