摘要
本发明公开了基于双通道稠密连接模块稠密连接卷积网络的球轴承的早期弱故障诊断系统和诊断方法,包括:获取球轴承早期弱故障的按时间序列连续采样的振动信号数值,并划分为训练样本和测试样本;构建双通道稠密连接模块稠密连接卷积网络模型;采用分类模块对模型输出的总的特征向量进行早期弱故障的分类;采用训练样本对双通道稠密连接模块稠密连接卷积网络模型进行训练;将测试样本输入至上述训练好的双通道稠密连接模块稠密连接卷积网络模型;本发明使用深度学习,实现小样本数据浅层次、深层次的故障特征学习;采用了一种新的稠密连接网络模型,提高了网络性能;本发明可以作用于球轴承的早期弱故障的检测,自适应检测能力强且检测准确率高。
技术关键词
卷积网络模型
浅层特征提取
输出特征
球轴承
深层特征提取
故障诊断方法
Softmax函数
故障诊断系统
识别模块
深层特征学习
标签
样本
专家系统
数据
叠加特征
故障特征学习
加载器
故障类别