神经网络轴承故障诊断_一维卷积神经网络详解

神经网络轴承故障诊断_一维卷积神经网络详解基于一维卷积神经网络的滚动轴承故障识别提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档文章目录基于一维卷积神经网络的滚动轴承故障识别一、数据预处理二、模型搭建三、使用步骤1.引入库2.读入数据总结一、数据预处理采用美国凯斯西储大学(CWRU)的开放轴承数据库的样本进行实验分析,轴承故障产生的实验台如下图所示。使用电火花加工技术分别在轴承的内圈、外圈和滚动体上引入单点缺陷,故障尺寸分别为7、14和21in,以48kHz采样频率采集不同负载下的故障轴承振动数据用于实验分析。

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基于一维卷积神经网络的滚动轴承故障识别


一、数据预处理

采用美国凯斯西储大学(CWRU) 的开放轴承数据库的样本进行实验分析,轴承故障产生的实验台如下图所示。使用电火花加工技术分别在轴承的内圈、外圈和滚动体上引入单点缺陷,故障尺寸分别为 7、14和21 in,以48kHz采样频率采集不同负载下的故障轴承振动数据用于实验分析。
CWRU试验台
本文实验样本选取1HP下10种故障状态振动信号,构建数据集,每类样本长度为1024,其中具体实验样本信息如下表所示。另外每种轴承状态随机选择50%的样本用于模型训练和25%的样本用于模型的验证,25%的样本用于模型测试。
样本组成

二、模型构建

本文使用的CNN矿架是经典的LeNet-5,拥有两个交替的卷积池化层和一个两层全连接网络。其中模型结构如下图所示。
模型结构

三、模型训练

把原始的一维时域信号(训练集和验证集)送入模型,进行模型训练,训练结果如下:
训练集和测试集准确率由图可知:模型训练停止后,模型在验证集的准确率略高于训练集,表明模型训练效果良好,没有发生过拟合现象。另外,经过30次的迭代后,模型输出训练集的准确率为98.16%,验证集的准确率为99.15%。

四、模型测试

为了更清楚的展示模型在测试集中各个类别的识别结果,引入混淆矩阵对实验结果进行详细分析。
混淆矩阵

由混淆矩阵可以看出,除外圈14in、外圈21in故障外、滚子14in和滚子7in部分识别错误外,其余6种状态类型都能得到100%的识别。表明该模型具有较高的故障识别率。
为了进一步表明卷积池化层对不同类别特征的学习能力,引入流形学习中的 t-SNE维数约简算法对全连接层学习到的特征进行可视化,如下所示:
特征可视化

从散点图上可以看到第2类样本、第7类样本和第9类样本有识别错误的现象,也刚好和混淆矩阵识别错误的样本对应起来,其余样本均聚拢在相应的区域,最终测试集上的整体识别率为 99. 57%

总结

本次采用简单的两层一维卷积神经网络进行滚动轴承故障识别,在测试集上达到99.57%的准确率,另外从混淆矩阵和散点图上可以看到有较好的识别结果。大家可以尝试搭建其它的神经网络进行试验,可能得到更好的结果。
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