基于VGG16迁移学习的轴承故障诊断方法

摘要：

针对轴承故障诊断问题,提出基于VGG16卷积神经网络与迁移学习的故障诊断方法.首先将轴承原始振动信号数据利用信号转图像方法进行预处理,生成相应的目标数据集;然后将已经预训练过的VGG16模型在生成的目标数据集上训练并微调;最后将微调后的VGG16模型应用于故障诊断.将该方法分别在凯斯西储大学和辛辛那提大学的轴承数据集上进行验证,结果表明该方法能够取得接近100％的轴承故障诊断准确率,具有较好的应用前景.

关键词：轴承、故障诊断、卷积神经网络、迁移学习、VGG16模型

所属期刊栏目：37

分类号：TP18;TH133.3(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金项目;北京卫星环境工程研究所创新基金项目

在线出版日期：2020-11-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：446-451