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基于BPSO-M1DCNN的行星齿轮箱故障诊断方法研究

作者：郭永伦,吴国新,刘秀丽,等日期：2021-12-22/span> 浏览：1653 查看PDF文档

基于BPSO-M1DCNN的行星齿轮箱故障诊断方法研究*

郭永伦,吴国新*,刘秀丽,徐小力

(北京信息科技大学现代测控技术教育部重点实验室,北京 100192)

摘要:采用卷积神经网络对旋转部件进行故障诊断时,其对多尺度的故障特征利用有限,且网络层结构和超参数调试费时费力,针对上述问题,提出了一种基于离散二进制粒子群优化多尺度一维卷积神经网络的BPSO-M1DCNN算法。首先,对M1DCNN网络进行了初始化设计,采用了BPSO算法自适应调整超参数和网络结构构建BPSO-M1DCNN网络;然后,将原始振动数据输入BPSOM1DCNN网络,进行了特征学习和提取,将学习到的故障特征进行了分类输出;最后,将该算法应用于行星齿轮箱的故障诊断试验,并将其结果与用BPSO-BP神经网络、一维卷积神经网络、M1DCNN网络的结果进行了对比分析,利用变化曲线表示M1DCNN网络、BPSO-M1DCNN网络的正确率和损失率,采用混淆矩阵显示各类故障诊断精度,并利用T-SNE算法对其特征学习过程进行了可视化。研究结果表明:相比BPSO-BP神经网络、1DCNN网络、M1DCNN网络,基于BPSO-M1DCNN网络的行星齿轮箱测试集的平均准确率均有一定提升,应用于行星齿轮箱故障的诊断效果较好。

关键词:行星齿轮箱;故障诊断;多尺度一维卷积神经网络;二进制粒子群优化

中图分类号:TH132.41;TH17文献标识码:A文章编号:1001-4551(2021)10-1277-07

郭永伦,吴国新,刘秀丽,等.基于BPSO-M1DCNN的行星齿轮箱故障诊断方法研究［J］.机电工程,2021,38(10):1277-1283.