SPGAP-ResLSTMnet下的旋转机械故障诊断研究

doi:10.19287/j.mtmt.1005-2402.2022.09.003

	SPGAP-ResLSTMnet下的旋转机械故障诊断研究
	徐敏 1; 王平 2
刊名	制造技术与机床
	2022-08-30
期号	09 页码:20-26
关键词	故障诊断残差结构梯度弥散 GAP ELM
DOI	10.19287/j.mtmt.1005-2402.2022.09.003
英文摘要	对旋转机械故障准确而及时的诊断，能够避免经济损失甚至是人员伤亡。基于此，提出SPGAPResLSTMnet旋转机械故障诊断方法，该方法叠合多层流形LSTM元，可及时去除重复数据、保存满足要求的数据，所结合的残差结构，能够有效缓解网络层数加深时所产生的梯度弥散问题，从而充分提取故障特征；并利用GAP与ELM实现高效而准确的故障分类。选用凯斯西储大学实验室数据集完成对比实验，结果表明：该方法与文献[3,6]方法相比，对于正常信号、各种负荷和不同点蚀凹深下的滚动体与内外圈故障信号以及加噪信号的识别准确率均较高；此外，能够在较少的训练次数下达到较高的准确度和较低的损失值。
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语种	中文
内容类型	期刊论文
源URL	[http://ir.lut.edu.cn/handle/2XXMBERH/159598]
专题	电气工程与信息工程学院
作者单位	1.重庆工业职业技术学院; 2.兰州理工大学电气工程与信息工程学院
推荐引用方式 GB/T 7714	徐敏,王平. SPGAP-ResLSTMnet下的旋转机械故障诊断研究[J]. 制造技术与机床,2022(09):20-26.
APA	徐敏,&王平.(2022).SPGAP-ResLSTMnet下的旋转机械故障诊断研究.制造技术与机床(09),20-26.
MLA	徐敏,et al."SPGAP-ResLSTMnet下的旋转机械故障诊断研究".制造技术与机床 .09(2022):20-26.