改进孪生网络在小样本轴承故障诊断中的应用

作     者：赵晓平 彭澎 张永宏 张中洋 ZHAO Xiaoping;PENG Peng;ZHANG Yonghong;ZHANG Zhongyang

作者机构：南京信息工程大学计算机与软件学院南京210044 南京信息工程大学数字取证教育部工程研究中心南京210044 南京信息工程大学自动化学院南京210044 

基　　金：国家自然科学基金(51575283 51505234) 

出 版 物：《计算机工程与应用》 (Computer Engineering and Applications)

年 卷 期：2023年第59卷第19期

页      码：294-304页

摘      要：针对传统深度学习模型过度依赖大量训练数据,在小样本条件下会出现准确率低和泛化性差的问题,提出一种基于改进孪生神经网络(improved siamese neural network,ISNN)的小样本轴承故障诊断方法。该方法致力于利用度量学习思想来判断样本间的相似性,相比于复杂、多层的深度模型其结构更简单,在小样本下也更容易训练。具体而言,共设计了三个模块来实现故障诊断。特征提取阶段分别利用长短时记忆网络和卷积神经网络提取出故障信号的时间和空间特征,能够充分利用有限的样本信息;关系度量阶段以自适应的网络度量方式来代替常用的欧式距离度量,并且引入全局均值池化来减少网络参数;此外,与标准孪生网络相比,构建的故障分类网络可以直接对样本进行故障识别,在测试阶段无须繁琐的样本比对。实验结果表明,ISNN方法在有限的训练样本数量下,故障诊断准确率和泛化性能均优于各种对比方法。

主 题 词：滚动轴承 孪生网络 小样本 故障诊断 

学科分类：08[工学] 080401[080401] 0804[工学-材料学] 080402[080402] 0838[0838] 

核心收录：

D　O　I：10.3778/j.issn.1002-8331.2204-0170

馆 藏 号：203123986...