基于时序灰度图和分组ResNet的回转支承故障诊断

摘要：

为解决大型回转支承转速低、背景噪声大、常规的声发射诊断方法难以适用的问题,提出一种基于灰度图和ResNet模型相结合的声发射信号处理方法.将声发射信号编码为二维灰度图像,并通过ResNet模型识别声发射信号编码得到的灰度图,通过训练模型实现对大型回转支承的故障诊断.对某型号大型回转支承进行试验,结果表明:以时序二维化后的灰度图作为故障诊断依据,可以显著提高回转支承的故障诊断准确率;相比于传统方法,所提方法泛化性能和鲁棒性能更好,可以很好地应用在实际工况中的大型回转支承故障诊断.

关键词：回转支承、声发射信号、时序二维化、深度学习

所属期刊栏目：50

分类号：TP391.4;TH131.3(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2022-09-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：187-191