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第44卷第4期噪声与振动控制Vol44No.4
2024年8月NOISEANDVIBRATIONCONTROLAug.2024
文章编号：1006-1355(2024)04-0167-7+295
频域特征提取联合双流CNN的轴承故障诊断方法
1121
田野，陈姚节,张莉，陈黎
（1.武汉科技大学计算机科学与技术学院，武汉430065；2.武汉晴川学院计算机学院，武汉430204）
摘要：针对传统方法提取到的轴承各类故障特征混杂，部分类别故障不易区分的问题，设计一种双流卷积神经网
络(ConvolutionalNeuralNetwork，CNN)的故障诊断模型。首先将振动信号转换到频域，为减少低频微弱信号的干扰，
过滤频域信号，设定滤波器通带和阻带衰减值以保证信号不失真，进而确定频率带宽，在该带宽值下求得信号振幅占
比最大值的范围，同时以正常信号振幅平均值作为高频信号的阈值确定频率最高值。用上述参数分别作为滤波器的
参数，过滤信号得到频谱信号和构建时频图像。将提取频谱信号和时频图作为模型两个通道的输入，在卷积层和池化
层后加入特征融合层，通过加权融合的方式将两个通道的特征融合，使得各类故障特征区分度显著提高。实地搭建故
障平台采集数据验证，实验结果表明，该方法能提取到每类故障独有的特征，轴承故障识别准确率达到98.95%。
关键词：故障诊断；特征提取；卷积神经网络；滤波器；时频图；特征融合
中图分类号：TP274；TH133.33文献标志码：ADOI编码：10.3969/j.issn.1006-1355.2024.04.025
BearingFaultDiagnosisBasedonFrequencyDomainFeatureExtraction
andCombinedDual-streamCNN
TIANYe1,CHENYaojie1,ZHANGLi2,CHENLi1
(1.SchoolofComputerScienceandTechnology,WuhanUniversityofScienceandTechnology,Wuhan430065,China;
2.SchoolofComputerScience,WuhanQingchuanUniversity,Wuhan430204,China)
Abstract:Aimingattheproblemthatvariousfaultfeaturesofbearingsextractedbytraditionalmethodsaremixedand
sometypesoffaultsarehardlytobedistinguished,afaultdiagnosismodelbasedondual-streamconvolutionneuralnetwork
(CNN)isdesigned.Firstly,thevibrationsignalisconvertedtothefrequencydomain.Inordertoreducetheinterferenceof
lowfrequencyweaksignal,thefrequ
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