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发明公开
基于循环相关熵和一维浅卷积神经网络的轴承故障诊断方法审中-实审

公开(公告)号：CN113869358A

公开(公告)日：2021-12-31

申请号：CN202110945283.7

申请日：2021-08-17

申请人： 天津职业技术师范大学(中国职业培训指导教师进修中心)

发明人： 李辉 , 徐伟烝 , 张寅

IPC分类号： G06K9/62 , G01M13/045 , G06F17/16 , G06N3/04 , G06N3/08

摘要： 本发明公开了一种基于循环相关熵和一维浅卷积神经网络的轴承故障诊断方法，包括以下步骤：采集N个振动信号样本计算每个信号样本xi的时变相关熵矩阵循环相关熵谱密度矩阵和广义循环平稳度DCSσ；将振动信号样本，按一定的比例，划分为训练集、验证集和测试集；将广义循环平稳度DCSσ作为CCe‑1D SCNN的输入，进行一维浅卷积神经网络参数训练与测试，并进行轴承故障模式分类。本发明不仅能有效抑制高斯噪声和非高斯噪声影响，自动提取轴承的故障特征，而且简化了卷积神经网络的结构，有效避免了深度卷积神经网络计算复杂性高且易于产生过拟合、梯度消失的缺陷。