基于神经网络的机械振动信号智能识别技术

作     者：张玄 陈跃 王建国 梁樱紫 ZHANG Xuan;CHEN Yue;WANG Jianguo;LIANG Yingzi

作者机构：山东产业技术研究院山东济南250000 山东产研博正创新咨询有限公司山东济南250000 兖矿集团山东济宁273500 济南圣泉集团股份有限公司山东济南250000 

出 版 物：《智能物联技术》 (Technology of Io T& AI)

年 卷 期：2024年第56卷第4期

页      面：56-60页

学科分类：08[工学] 0835[工学-软件工程] 081202[工学-计算机软件与理论] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

主　　题：振动信号 机械故障 小波变换 长短时记忆 

摘      要：研究一种基于小波变换和神经网络的机械振动信号智能识别方法。构建基于神经网络的机械振动信号智能识别系统,利用小波变换对机械振动信号进行多尺度分解来提取信号的时频域特征向量,将其作为长短时记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)模型的输入。利用凯斯西储大学轴承数据中心提供的数据集对LSTM模型进行训练与测试。结果表明,所提方法在故障类型识别中具有出色的表现,对正常状态和各类故障的分类准确率均高于95%,验证了基于小波变换和LSTM的故障诊断方法在实际应用中的有效性和可靠性。