基于殘差網(wǎng)絡多尺度特征融合的滾動軸承故障診斷

摘要： 針對傳統(tǒng)故障診斷方法在面臨復雜工況時出現(xiàn)的特征提取不足、分類器選取困難、診斷精度不高等問題，提出了一種基于殘差神經(jīng)元網(wǎng)絡多尺度特征融合的滾動軸承故障診斷模型并用于電機軸承的故障診斷。首先，采用小波變換將軸承振動信號轉換為二維時頻圖作為輸入數(shù)據(jù)集；然后，在殘差網(wǎng)絡中構建多尺度特征融合模塊，提取故障樣本不同尺度下的特征；最后，將軸承數(shù)據(jù)集輸入到網(wǎng)絡中，實現(xiàn)特征提取及故障診斷。實驗結...