基于通道和空间重组网络的滚动轴承故障诊断
周涛
姚德臣
杨建伟
北京建筑大学 机电与车辆工程学院,北京 102616
摘要：由于在实际工程中采集到的故障振动数据可能会伴随噪声,传统的诊断模型难以识别故障类别,针对此问题,提出一种基于通道和空间重组卷积与渐进式卷积神经网络(Channel and Spatial Reconstruction and Progressive Convolutional Neural Networks,CSRP-CNN)的滚动轴承故障诊断研究方法.所提模型利用通道和空间重组卷积(Channel and Spatial Reconstruction Convolution,CSConv)减少故障特征中通道和空间的冗余信息,降低复杂性和计算量以提高性能;使用卷积注意力模块(Convolutional Block Attention Module,CBAM)在通道和空间维度进行注意力增强操作,使模型关注重要的故障特征信息;在网络浅层采用渐进式卷积网络结构,将之前的故障特征信息与当前的输入进行融合,获取更加丰富的特征信息.通过凯斯西储大学(Case Western Reserve University,CWRU)和机械故障综合模拟试验平台(Machinery Fault Simulator Magnum,MFS-MG)两种不同的数据集对CSRP-CNN进行性能评估.经过噪声测试和消融试验,验证了CSRP-CNN具有较强的鲁棒性,以及CSConv、CBAM和渐进式卷积神经网络(Progressive Convolutional Neural Network,PCNN)对所提模型抗噪性能的影响.
关键词：故障诊断通道和空间重组卷积渐进式卷积神经网络鲁棒性
分类号：TH133.33(机械零件及传动装置)
论文发表日期：2025-05-15
在线出版日期：2026-09-12（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：10( 19-28 )
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