韓春雷,武 兵,2*,熊曉燕,2,任俊锜,劉智飛

(1.太原理工大學(xué) 機(jī)械與運(yùn)載工程學(xué)院,山西 太原 030024;2.太原理工大學(xué) 新型傳感器與智能控制教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,山西 太原 030024)

0 引 言

齒輪箱是機(jī)械設(shè)備中實(shí)現(xiàn)動(dòng)力傳遞,調(diào)節(jié)運(yùn)行速度的重要部件。在一些工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中,機(jī)械設(shè)備運(yùn)行環(huán)境惡劣,隨著機(jī)械設(shè)備長(zhǎng)時(shí)間、高強(qiáng)度的工作,齒輪箱軸承成為了某些機(jī)械設(shè)備運(yùn)行最主要的故障源,因此對(duì)齒輪箱的軸承進(jìn)行故障診斷十分必要。

目前,齒輪箱軸承的故障主要通過(guò)傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)進(jìn)行診斷,傳統(tǒng)診斷方法占用了大量人力和資源,且效果較差。

近年來(lái),隨著計(jì)算機(jī)軟、硬件能力的提升以及各種數(shù)據(jù)集的開源化,深度學(xué)習(xí)得到了快速的發(fā)展,大數(shù)據(jù)給傳統(tǒng)的故障診斷技術(shù)帶來(lái)了巨大的挑戰(zhàn)和顛覆性的創(chuàng)新[1]。

為實(shí)現(xiàn)故障診斷的智能化,以及能夠自動(dòng)提取出故障的特征,深度學(xué)習(xí)隨之被運(yùn)用到了齒輪箱軸承故障診斷領(lǐng)域[2]。

CHEN Zhi-qiang等人[3]將振動(dòng)數(shù)據(jù)的時(shí)頻特征作為CNN輸入,實(shí)現(xiàn)了對(duì)齒輪箱的故障分類。李思琦等人[4]將故障數(shù)據(jù)用EEMD進(jìn)行了分解,得到了本征模態(tài)函數(shù),再將其作為CNN的輸入,實(shí)現(xiàn)了對(duì)滾動(dòng)軸承故障進(jìn)行有效的分類診斷。王鵬飛等人[5]將數(shù)據(jù)用小波分解,然后對(duì)其進(jìn)行了EMD模態(tài)分解,得到的信號(hào)再通過(guò)包絡(luò)譜分析,實(shí)現(xiàn)了對(duì)軸承的故障診斷。王海林等人[6]首先用小波分析方法對(duì)軸承的故障數(shù)據(jù)進(jìn)行了去噪處理,然后將其輸入到RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,實(shí)現(xiàn)了對(duì)軸承故障的分類。王新等人[7]首先使用VMD處理軸承故障的原始數(shù)據(jù),將得到的分量作為SVM輸入,實(shí)現(xiàn)了對(duì)軸承故障的分類。任雪平等人[8]將軸承振動(dòng)數(shù)據(jù)采用小波包和奇異值分解(SVD)的方法進(jìn)行了處理,然后再將其輸入到經(jīng)過(guò)粒子群算法優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,最終實(shí)現(xiàn)了對(duì)滾動(dòng)軸承的故障分類。

但是,在采用上述數(shù)據(jù)處理方法對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行處理時(shí),原始數(shù)據(jù)會(huì)產(chǎn)生一定的損失;同時(shí),傳統(tǒng)分類器和CNN網(wǎng)絡(luò)的故障診斷準(zhǔn)確率不夠高,難以滿足現(xiàn)實(shí)中對(duì)故障分類的要求。而卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以學(xué)習(xí)到圖像的細(xì)微特征,從而提高對(duì)輸入圖像的識(shí)別率。

為了解決軸承故障分類過(guò)程中原始數(shù)據(jù)損失大、分類效果差等問題,本研究提出基于SDP和DG-ResNet的軸承故障診斷方法。首先,將采集的一維故障數(shù)據(jù)通過(guò)SDP算法轉(zhuǎn)化為二維故障圖像,然后用DG-ResNet對(duì)故障圖像進(jìn)行特征提取和分類,以實(shí)現(xiàn)對(duì)齒輪箱軸承的故障分類。

1 基于SDP和DG-ResNet的故障診斷模型

筆者使用對(duì)稱點(diǎn)圖像(SDP)算法技術(shù),將一維的軸承故障振動(dòng)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為二維圖像(圖像可以充分顯示出故障信息),DG-ResNet網(wǎng)絡(luò)模型可以提取輸入數(shù)據(jù)的高維度特征,從而實(shí)現(xiàn)對(duì)軸承故障的分類。

筆者提出的基于SDP和DG-ResNet的故障診斷流程如圖1所示。

圖1 基于SDP和DG-ResNet的故障診斷模型流程圖

1.1 SDP算法

1.1.1 算法原理

SDP算法[9]是通過(guò)歸一化的方法,將不同故障的時(shí)間序列信號(hào)映射到極坐標(biāo)上,從而產(chǎn)生SDP圖像。不減少數(shù)據(jù)前提下,經(jīng)SDP算法轉(zhuǎn)化后的圖像可以直觀地展現(xiàn)出不同故障的極值與變化情況。

SDP算法的原理如圖2所示。

圖2 SDP算法原理r(i)—極坐標(biāo)半徑;ξ—放大系數(shù);θ(i)—逆時(shí)針偏轉(zhuǎn)角度;φ(i)—順時(shí)針偏轉(zhuǎn)角度

時(shí)間序列的每一個(gè)點(diǎn)都會(huì)映射到極坐標(biāo)軸上,這種映射關(guān)系如下:

(1)

(2)

(3)

1.1.2 SDP圖像特征及參數(shù)選擇

因故障的不同,SDP圖像特征也會(huì)有所不同。在SDP圖像中,不同的故障信號(hào)主要表現(xiàn)為以下幾方面[10]:(1)SDP特征圖像的幾何中心;(2)SDP特征圖像的曲率;(3)SDP特征圖像的集中區(qū)域;(4)SDP特征圖像的形狀大小以及薄厚。

SDP算法可以同時(shí)使用多通道信號(hào)進(jìn)行圖像轉(zhuǎn)化,每一個(gè)鏡像對(duì)稱面可以表達(dá)一組時(shí)序信號(hào)的信息,將同一設(shè)備的多信號(hào)通道同時(shí)進(jìn)行SDP轉(zhuǎn)化,可以更有效地挖掘設(shè)備的故障信息,及時(shí)地發(fā)現(xiàn)故障源。

SDP算法在實(shí)現(xiàn)前需要對(duì)核心參數(shù)進(jìn)行選擇,首先是對(duì)稱角度θ,由于本研究的數(shù)據(jù)集是使用2個(gè)三軸加速度傳感器采集的六通道振動(dòng)信號(hào),筆者選擇θ值為360°/6=60°。

最終,得到的SDP圖像為6瓣,每瓣的對(duì)稱軸分別為60°、120°、180°、240°、300°、360°。

其次是時(shí)間滯后系數(shù)a,通過(guò)實(shí)驗(yàn)可得a=1。

1.2 膨脹-組卷積殘差網(wǎng)絡(luò)

1.2.1 組卷積

卷積是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)算的核心,其主要功能是特征提取。卷積層主要是提取輸入數(shù)據(jù)的特征,卷積核用來(lái)計(jì)算不同的特征圖[11]。激活函數(shù)是在卷積計(jì)算后進(jìn)行非線性處理,以便于有效地防止過(guò)擬合。

本研究使用ReLU激活函數(shù),其卷積計(jì)算如下:

(4)

ReLU激活函數(shù)為:

f(x)=max(0,x)

(5)

分組卷積(grouped convolution)是將多組卷積并聯(lián)運(yùn)行[12]。分組卷積計(jì)算示意圖如圖3所示。

圖3 分組卷積計(jì)算示意圖

圖3中:分組卷積是將數(shù)據(jù)按照數(shù)據(jù)深度分成g組,即每組數(shù)據(jù)量為(C1/g)。由于數(shù)據(jù)量減少,原始卷積核的大小不變,通道數(shù)變成了(C1/g),同時(shí)每組的卷積核的個(gè)數(shù)變?yōu)?C2/g)。

在卷積結(jié)束輸出結(jié)果前,要將各組數(shù)據(jù)連接起來(lái),最終的輸出通道依舊是C2,這樣可以保證輸出通道與普通卷積無(wú)變化,但組卷積對(duì)數(shù)據(jù)特征提取能力更強(qiáng)。

1.2.2 膨脹卷積

膨脹卷積[13](dilated convolution)是指在普通卷積核中間加入空洞,以0填充,目的是為增大感受野的范圍。與普通卷積相比,膨脹卷積在參數(shù)數(shù)量上沒有變化,但是其感受野更大,能學(xué)習(xí)到更多的圖像特征信息。

卷積核膨脹計(jì)算公式為:

F=α×(k-1)+1

(6)

式中:F—膨脹卷積核大小;α—膨脹系數(shù);k—原始卷積核大小。

膨脹卷積計(jì)算公式為:

out_k=(in_k-F+2×P)/S+1

(7)

式中:out_k—輸出圖像大小;in_k—輸入圖像大小;F—卷積核大小;P—圖像邊界0填充個(gè)數(shù);S—卷積核移動(dòng)長(zhǎng)度

1.2.3 殘差網(wǎng)絡(luò)

網(wǎng)絡(luò)越深,對(duì)特征的提取能力就越好,當(dāng)層數(shù)到達(dá)一定程度時(shí),再加深網(wǎng)絡(luò)的層數(shù),準(zhǔn)確率反面會(huì)大幅降低。為了解決因神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加深而引起的網(wǎng)絡(luò)退化問題,HE Kai-ming等人[14]提出了一種殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

殘差網(wǎng)絡(luò)的殘差塊如圖4所示。

圖4 殘差塊結(jié)構(gòu)

圖4中,把X作為輸入,經(jīng)過(guò)卷積、池化、激活函數(shù)操作,得到新的輸出Xl+1,再將經(jīng)過(guò)卷積操作后的Xl+1與最開始的輸入X用shortcut相連接,經(jīng)過(guò)激活函數(shù)操作得到新的Xl+2,從而構(gòu)成一個(gè)完整的殘差塊。

殘差塊可以學(xué)習(xí)到之前輸入的特征,從而減少信息的丟失;還可以實(shí)現(xiàn)恒等變換和反向傳播時(shí)有梯度傳遞,有效減小梯度爆炸和消失現(xiàn)象。

殘差塊的計(jì)算公式為:

(8)

Xl+1=g(fl+1(X))

(9)

(10)

(11)

1.2.4 膨脹-分組卷積殘差網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模型

該網(wǎng)絡(luò)通過(guò)多組膨脹-分組卷積殘差塊,對(duì)輸入的圖像進(jìn)行特征提取。隨著網(wǎng)絡(luò)深度的不斷加深,網(wǎng)絡(luò)模型的泛化能力更強(qiáng)。

模型的整體結(jié)構(gòu)如圖5所示。

圖5 膨脹-分組卷積殘差網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模型

由圖5可知:DG-ResNet由多個(gè)膨脹-分組卷積殘差塊組成,其中,通道數(shù)64、128、256、512分別代表4種不同的殘差塊結(jié)構(gòu)。

膨脹-分組卷積將膨脹卷積加在分組卷積上,有兩個(gè)作用:(1)膨脹卷積以分組卷積為載體,增加了分組卷積的個(gè)數(shù),同時(shí)也增加了膨脹卷積的個(gè)數(shù),以利于對(duì)輸入圖像進(jìn)行特征提取;(2)分組卷積以膨脹卷積為依托,在不增加分組卷積參數(shù)的前提下,增大了分組卷積的感受野,使得網(wǎng)絡(luò)可以學(xué)習(xí)到更多的特征。

膨脹-分組卷積殘差塊是使用殘差連接的方式將膨脹-分組卷積連接起來(lái),其在加深網(wǎng)絡(luò)層數(shù)的過(guò)程中,可以有效地減少過(guò)擬合現(xiàn)象的發(fā)生。

其步驟是:首先將一維故障振動(dòng)數(shù)據(jù)使用SDP方法轉(zhuǎn)化后,將故障圖像作為網(wǎng)絡(luò)輸入(輸入圖像是3通道的RGB圖像);經(jīng)過(guò)步長(zhǎng)為2的7×7的卷積和2×2的最大池化預(yù)處理后,輸入到通道數(shù)為64的膨脹-分組卷積殘差塊中;在經(jīng)過(guò)6個(gè)填充為1的3×3膨脹-分組卷積處理后,預(yù)處理特征圖的尺寸大小沒有發(fā)生變化,由于輸出通道數(shù)都是64,殘差塊實(shí)線連接;經(jīng)過(guò)64通道的膨脹-分組卷積殘差塊處理后的特征圖,作為通道數(shù)為128的膨脹-分組卷積殘差塊輸入;

特征圖首先經(jīng)過(guò)填充為1、步長(zhǎng)為2的3×3膨脹-分組卷積操作,特征圖尺寸減小為輸入的一半,通道數(shù)變?yōu)?28。由于該殘差塊的輸入和輸出通道數(shù)不同,要對(duì)輸入特征圖添加1×1×128的卷積轉(zhuǎn)換,圖5中不同通道數(shù)交界處殘差塊需虛線連接,表示需要轉(zhuǎn)換通道數(shù)。隨后再經(jīng)過(guò)7個(gè)通道數(shù)為128、填充為1的3×3膨脹-分組卷積處理后的特征圖,作為通道數(shù)為256的膨脹-分組卷積殘差塊的輸入;

特征圖分別經(jīng)過(guò)12個(gè)通道數(shù)為256、填充為1的3×3膨脹-組卷積和6個(gè)通道數(shù)為512、填充為1的3×3膨脹-分組卷積處理,處理過(guò)程和通道數(shù)為128的順序一致,只是通道數(shù)不同。最后,輸出的特征圖通過(guò)展平處理后作為分類器的輸入,從而實(shí)現(xiàn)4種故障的分類。

該網(wǎng)絡(luò)模型有3個(gè)特點(diǎn):

(1)除第一個(gè)通道數(shù)為64的膨脹-分組卷積殘差塊外,其余通道數(shù)殘差塊的第一個(gè)膨脹-分組卷積操作,都需要將步長(zhǎng)設(shè)置為2,以減小特征圖尺寸,同時(shí)增加通道數(shù),讓DG-ResNet更好地提取高階抽象特征;

(2)相同通道數(shù)殘差塊內(nèi)部卷積操作不改變特征圖尺寸;

(3)不同通道數(shù)交界處膨脹-分組卷積殘差塊需將輸入通道數(shù)轉(zhuǎn)化為輸出通道數(shù),以實(shí)現(xiàn)殘差塊相加。

2 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

2.1 實(shí)驗(yàn)臺(tái)

為了驗(yàn)證所提出的基于SDP和DG-ResNet軸承故障診斷模型的有效性,此處筆者采用來(lái)源于HD-CL-012X行星齒輪箱試驗(yàn)臺(tái)采集到的軸承故障數(shù)據(jù)。

HD-CL-012X行星齒輪箱實(shí)驗(yàn)臺(tái)如圖6所示。

圖6 HD-CL-012X行星齒輪箱實(shí)驗(yàn)臺(tái)

圖6中,實(shí)驗(yàn)臺(tái)從左到右依次是電機(jī)端、轉(zhuǎn)速傳感器、行星減速機(jī)和磁粉制動(dòng)器。

本研究使用DEWESoft7.0軟件采集了2個(gè)三軸加速度傳感器數(shù)據(jù),傳感器是PiezoStar?微型加速度計(jì)-8766A050,選用了在300 r/min、600 r/min轉(zhuǎn)速下,3種負(fù)載(A=1.5 n·m、B=3 n·m和C=5 n·m),采樣頻率為5 kHz,采樣時(shí)間為60 s的數(shù)據(jù)。

實(shí)驗(yàn)軸承使用6212軸承,軸承內(nèi)徑是60 mm,外徑是110 mm,厚度為22 mm。

傳感器采集軸承端蓋的故障信號(hào)。故障共有3種類型:(1)NWQHHDS—軸承內(nèi)外圈混合點(diǎn)蝕;(2)ZCNL—軸承內(nèi)圈裂紋;(3)ZCWL—軸承外圈裂紋。ZC表示正常軸承。

2.2 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)

行星齒輪箱內(nèi)部只包含兩個(gè)同種型號(hào)的6212軸承,每次實(shí)驗(yàn)使用其中一種故障軸承做實(shí)驗(yàn),故障軸承放置在遠(yuǎn)離電機(jī)一端,同時(shí)兩個(gè)傳感器分別放置在軸承端蓋側(cè)面與上面,每個(gè)傳感器采集每種狀態(tài)下x、y、z3個(gè)方向的振動(dòng)信號(hào),以及2個(gè)傳感器共6個(gè)通道的數(shù)據(jù)。采集完一種后更換下一種故障軸承,采集到的正常數(shù)據(jù)與3種故障數(shù)據(jù)一共為4種數(shù)據(jù)類型。

定義每1 000行、6通道數(shù)據(jù)作為一個(gè)樣本,每種數(shù)據(jù)類型獲得900個(gè)樣本,按照9:1的比例將數(shù)據(jù)集分成訓(xùn)練集和測(cè)試集。最終,實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集中的訓(xùn)練集有6 480個(gè)樣本,驗(yàn)證集中有720個(gè)樣本。

實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)樣本如表1所示。

表1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)樣本

續(xù)表

2.3 SDP圖像轉(zhuǎn)化

實(shí)驗(yàn)采集到的4種狀態(tài)下的振動(dòng)數(shù)據(jù)時(shí)域波形圖,如圖7所示。

隨后,筆者對(duì)故障數(shù)據(jù)進(jìn)行SDP圖像轉(zhuǎn)化,每種故障數(shù)據(jù)會(huì)產(chǎn)生對(duì)應(yīng)的SDP圖像。

不同故障數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化的SDP圖像如圖8所示。

圖8 4種故障數(shù)據(jù)樣本的SDP圖像

由圖8可知:4種類型的故障轉(zhuǎn)化后的SDP圖像存在微小差異,不同故障對(duì)應(yīng)的SDP圖像主要在圖形的曲率、厚度、形狀、集中區(qū)域上有所不同。

由于SDP圖像可以表示出不同軸承故障的信號(hào)特征,這可以為之后采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取故障特征,以及實(shí)現(xiàn)故障的分類提供基礎(chǔ)。

2.4 DG-ResNet模型參數(shù)選擇

由于本研究提出的DG-ResNet模型是深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,為了保證該模型的參數(shù)最優(yōu),還需要做對(duì)照實(shí)驗(yàn),以便找出其最合適的膨脹率和分組卷積個(gè)數(shù),適應(yīng)于相應(yīng)的軸承故障診斷。

此處筆者選取數(shù)據(jù)集C作為實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集,驗(yàn)證集隨機(jī)選取50%樣本(剩下的50%樣本作為測(cè)試集)。

本次實(shí)驗(yàn)采用NVIDA RTX 5000顯卡,8 GB內(nèi)存,運(yùn)行環(huán)境為64位Windows操作系統(tǒng)下搭建的PyTorch深度學(xué)習(xí)框架,輸出為模型的準(zhǔn)確率曲線。

此處筆者設(shè)置每次迭代次數(shù)為50,每種結(jié)構(gòu)重復(fù)5次,取5次結(jié)果的平均值作為最后的準(zhǔn)確率值。

通過(guò)大量的實(shí)驗(yàn),筆者得到了不同BATCH_SIZE、膨脹率和組卷積個(gè)數(shù)的準(zhǔn)確率結(jié)果,如圖9所示。

圖9 不同BATCH_SIZE、膨脹率和組卷積個(gè)數(shù)的準(zhǔn)確率

由圖9可知:在本實(shí)驗(yàn)中,當(dāng)batch_size=16,膨脹率D=2,分組卷積個(gè)數(shù)G=2時(shí),DG-ResNet模型準(zhǔn)確率最高;其次,當(dāng)batch_size=64,膨脹率D=2,組卷積個(gè)數(shù)G=2的網(wǎng)絡(luò)模型準(zhǔn)確率較好;膨脹系數(shù)為4時(shí)的網(wǎng)絡(luò)模型準(zhǔn)確率較差。

本研究選用膨脹率D=2,組卷積個(gè)數(shù)G=2的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)作為膨脹-組卷積殘差塊。殘差塊的結(jié)構(gòu)如圖10所示。

圖10 膨脹-組卷積殘差塊

2.5 結(jié)果分析

確定了DG-ResNet結(jié)構(gòu)后,筆者使用采集到的數(shù)據(jù)集進(jìn)行了訓(xùn)練和驗(yàn)證。當(dāng)?shù)螖?shù)達(dá)100次時(shí),數(shù)據(jù)趨于平穩(wěn),此時(shí)其故障診斷的準(zhǔn)確率達(dá)為93%。

測(cè)試集的準(zhǔn)確率如圖11所示。

圖11 DG-ResNet驗(yàn)證集準(zhǔn)確率

圖11結(jié)果表明:

(1)筆者所提出的故障診斷方法是有效的;(2)使用SDP算法將一維數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成二維圖像的方法,對(duì)故障原始數(shù)據(jù)的損失小,可以充分地表達(dá)軸承原始數(shù)據(jù)的特征。

3 診斷準(zhǔn)確率對(duì)比

為了比較所提算法與其他經(jīng)典算法對(duì)故障診斷的效果,本研究使用LeNet、AlexNet和ResNet故障診斷模型與所提算法進(jìn)行了比較。

在操作時(shí),筆者對(duì)各類對(duì)比算法同樣使用SDP方法,將一維數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成圖像,然后輸出到各自的故障診斷模型中。同時(shí),為了減少其他因素對(duì)于對(duì)比實(shí)驗(yàn)的干擾,筆者針對(duì)每種模型都重復(fù)操作5次,每次的epoch為100,取平均值作為最后準(zhǔn)確率;

所用時(shí)間以ResNet作為基準(zhǔn),時(shí)間比大于1,則網(wǎng)絡(luò)所用時(shí)間比ResNet所用時(shí)間長(zhǎng);反之,則短。

最終,得到的各種診斷方法及其準(zhǔn)確率的結(jié)果如表2所示。

表2 診斷方法及準(zhǔn)確率

由表2可知:

(1)提出的DG-ResNet算法對(duì)于故障軸承的準(zhǔn)確率達(dá)到93%,高于LeNet和AlexNet故障診斷算法;(2)其他3種算法的耗時(shí)比DG-ResNet算法所用時(shí)間短;(3)雖然ResNet診斷準(zhǔn)確率和DG-ResNet算法差距不大,但是其波動(dòng)性大,穩(wěn)定性不如DG-ResNet算法。

4 結(jié)束語(yǔ)

本研究提出了基于SDP和DG-ResNet的軸承故障診斷方法。首先,將軸承振動(dòng)信號(hào)通過(guò)SDP方法轉(zhuǎn)化為圖像;然后,將圖像作為DG-ResNet神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸入,對(duì)圖像進(jìn)行了軸承故障特征的提取和分類,實(shí)現(xiàn)了對(duì)軸承故障的高精度、智能化分類;最后,將該方法和多種經(jīng)典卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,進(jìn)行了故障診斷準(zhǔn)確率的對(duì)比。

實(shí)驗(yàn)及研究結(jié)果表明:

(1)在故障診斷的準(zhǔn)確率上,DG-ResNet網(wǎng)絡(luò)平均準(zhǔn)確率達(dá)到93%,相比ResNet網(wǎng)絡(luò)的平均準(zhǔn)確率90%、AlexNet網(wǎng)絡(luò)的平均準(zhǔn)確率85%和LeNet網(wǎng)絡(luò)平均準(zhǔn)確率80%要更高,證明了所提方法的準(zhǔn)確性;

(2)在故障診斷的時(shí)間上,所提方法的耗時(shí)比其他網(wǎng)絡(luò)用時(shí)長(zhǎng);

(3)不同數(shù)據(jù)集網(wǎng)絡(luò)的最佳參數(shù)不一樣,針對(duì)每種數(shù)據(jù)集,應(yīng)迭代多次取最優(yōu)參數(shù)來(lái)進(jìn)行故障分類。

在不損失數(shù)據(jù)的前提下,筆者提出的SDP算法能夠直觀地顯示出了原始故障特征,證明了所提方法的有效性。

在后續(xù)的實(shí)驗(yàn)研究中,筆者將采集齒輪和軸承的復(fù)合故障數(shù)據(jù),通過(guò)基于SDP和DG-ResNet故障診斷模型,并結(jié)合解耦分類器,以實(shí)現(xiàn)對(duì)齒輪和軸承復(fù)合故障的分類。