删除或更新信息,请邮件至freekaoyan#163.com(#换成@)

一种GAF-CNN行星齿轮箱故障诊断方法

本站小编 Free考研考试/2021-12-21

本文二维码信息
二维码(扫一下试试看!)
一种GAF-CNN行星齿轮箱故障诊断方法
A Fault Diagnosis Method for Planetary Gearbox Based on GAF-CNN
投稿时间:2020-04-17
DOI:10.15918/j.tbit1001-0645.2020.064
中文关键词:行星齿轮箱故障诊断图像编码格拉姆角场卷积神经网络
English Keywords:planetary gearboxfault diagnosisimage encodinggram angle field(GAF)convolutional neural network(CNN)
基金项目:国家青年科学基金资助项目(51805352),山西省自然科学基金资助项目(201901D111062)
作者单位
庞新宇太原理工大学 机械与运载工程学院, 山西, 太原 030024
煤矿综采装备山西省重点实验室, 山西, 太原 030024
仝钰太原理工大学 机械与运载工程学院, 山西, 太原 030024
煤矿综采装备山西省重点实验室, 山西, 太原 030024
魏子涵太原理工大学 机械与运载工程学院, 山西, 太原 030024
煤矿综采装备山西省重点实验室, 山西, 太原 030024
摘要点击次数:868
全文下载次数:467
中文摘要:
为将深度学习识别2D图像的优势应用于行星齿轮箱故障诊断,提出一种格拉姆角场-卷积神经网络行星齿轮箱故障诊断模型.利用格拉姆角场中的格拉姆角差场和格拉姆角和场两种方法,将行星齿轮箱振动信号转化为2D图像,提取图像特征并输入优化后的卷积神经网络模型,最终获得理想的识别精度.通过研究网络参数、不同网络层对故障诊断模型的影响,构建模型的最优组合.试验和对比结果表明,格拉姆角差场卷积神经网络比格拉姆角和场卷积神经网络具有更高的识别精度,在行星齿轮箱故障诊断方面的效果优于其他智能算法.
English Summary:
In order to apply the advantages of deep learning to recognize 2D images for the fault diagnosis of planetary gearboxes, a fault diagnosis model of planetary gearboxes based on gram angle field-convolution neural network (GAF-CNN) was proposed. Using two methods, gram angle difference field (GADF) and Gram angle sum field (GASF) in the gram angle field (GAF), the planetary gearbox vibration signal was converted into a 2D image, and the image features were extracted and input into the optimized CNN model, and the ideal recognition accuracy was finally obtained. Analyzing the influence of network parameters and different network layers on the fault diagnosis model, an optimal model combination was carried out. The test and comparison analysis results show that GADF-CNN can provide higher recognition accuracy than GASF-CNN; GADF-CNN is superior to other intelligent algorithms in the faults diagnosis of planetary gearbox.
查看全文查看/发表评论下载PDF阅读器
相关话题/山西 机械 太原理工大学 工程学院 图像