多级神经网络的轴承故障诊断研究

摘要：

针对工业生产中轴承故障发生率高、危害大、不易察觉等问题,提出一种由改进的感知器、动态路由算法和随机优化算法集成的多级神经网络故障诊断模型.通过随机等间隔无重复采样的方式对轴承振动信号数据库进行扩充,并根据故障类型做好对应标签;通过改进的多层感知器提取故障特征,由动态路由算法对所提取特征进行预测分类,进而由损失函数得出分类误差,在误差反向传播中由自适应学习速率算法筛选学习速率,并由随机优化算法(Adam)更新权值以优化网络模型.最后进行轴承故障分类的数值仿真实验,结果表明该故障诊断模型能实现高精度轴承故障诊断与分类.

关键词：轴承故障诊断、感知器、动态路由、神经网络

所属期刊栏目：56

分类号：TP277(自动化技术及设备)

资助基金：国家自然科学基金;江西省科技厅项目

在线出版日期：2020-04-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：193-199