改進(jìn)的深度殘差收縮網(wǎng)絡(luò)軸承故障診斷方法

唐世鈺, 童靳于,2, 鄭近德, 潘海洋, 伍 毅

(1. 安徽工業(yè)大學(xué) 機(jī)械工程學(xué)院,安徽 馬鞍山 243032;2. 安徽省智能破拆裝備工程實(shí)驗(yàn)室,安徽 馬鞍山 243032)

滾動(dòng)軸承作為機(jī)械傳動(dòng)系統(tǒng)的關(guān)鍵零部件,在復(fù)雜多變的工況下長(zhǎng)期運(yùn)行后,不可避免地會(huì)出現(xiàn)各種故障,可能影響整機(jī)的性能,導(dǎo)致嚴(yán)重的安全事故。因此,準(zhǔn)確、自動(dòng)地診斷滾動(dòng)軸承中可能發(fā)生的不同故障具有重要意義[1-2]。

隨著計(jì)算技術(shù)的發(fā)展,支持向量機(jī)(support vector machine, SVM)[3]、K近鄰算法[4]等傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法,已被應(yīng)用于故障診斷領(lǐng)域。這些機(jī)器學(xué)習(xí)方法往往需要結(jié)合人工經(jīng)驗(yàn)選取特征,計(jì)算耗時(shí)且準(zhǔn)確率不高。

2006年,Hinton等[5]首次提出了深度學(xué)習(xí)的概念。與傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)不同,深度學(xué)習(xí)可以實(shí)現(xiàn)端到端的學(xué)習(xí),在進(jìn)行學(xué)習(xí)前不需要進(jìn)行特征提取等操作,通過(guò)加深網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)即可實(shí)現(xiàn)從原始數(shù)據(jù)中自動(dòng)提取特征的目的[6]。其中,自動(dòng)編碼器(auto-encoder, AE)[7]、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(convolutional neural network, CNN)[8]、深度信念網(wǎng)絡(luò)(deep belief network, DBN)[9]等已被廣泛應(yīng)用于故障診斷中。例如,文獻(xiàn)[10]將卷積DBN應(yīng)用于電力機(jī)車(chē)軸承的故障診斷。文獻(xiàn)[11]采用一維CNN從原始信號(hào)中學(xué)習(xí)特征,用于電機(jī)的故障診斷。文獻(xiàn)[12]設(shè)計(jì)了一種基于稀疏AE的故障診斷模型用于識(shí)別感應(yīng)電動(dòng)機(jī)的故障類別。

在深度學(xué)習(xí)中,一般通過(guò)增加網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)來(lái)提高模型的性能[13]。然而,網(wǎng)絡(luò)層數(shù)的增加會(huì)阻礙梯度的流動(dòng),加大參數(shù)優(yōu)化的難度,進(jìn)而導(dǎo)致故障診斷準(zhǔn)確率降低。He等[14]提出了深度殘差網(wǎng)絡(luò)(deep residual network, ResNet),其核心是使用快捷連接避免了梯度爆炸和消失,緩解了參數(shù)優(yōu)化的困難。近年來(lái),ResNet及其變體被應(yīng)用到故障診斷領(lǐng)域。例如,Zhao等[15]使用ResNet融合多組小波包系數(shù)進(jìn)行故障診斷。Zhang等[16]提出了一種基于混合注意力機(jī)制的ResNet方法,其在振動(dòng)信號(hào)的時(shí)頻特征提取、頻帶信息增強(qiáng)和識(shí)別精度提高等方面具有優(yōu)異的性能。ZHAO等[17]提出了一種深度殘差收縮網(wǎng)絡(luò)(deep residual shrinkage network, DRSN),DRSN將軟閾值作為收縮層引入ResNet的殘差單元(residual building unit, RBU)中,可以過(guò)濾掉信號(hào)中與噪聲相關(guān)的特征。

在DRSN方法中,由于軟閾值的局限性,使用軟閾值降噪的同時(shí)會(huì)過(guò)濾信號(hào)中與故障相關(guān)的特征,從而引起信號(hào)失真,導(dǎo)致故障診斷精度降低。為了解決上述問(wèn)題,本文提出了一種改進(jìn)的深度殘差收縮網(wǎng)絡(luò)(improved deep residual shrinkage network, IDRSN),并將其應(yīng)用于滾動(dòng)軸承故障診斷中。首先,引入了一種改進(jìn)的半軟閾值函數(shù)(improved semi-soft threshold function, ISSTF),用于消除軟閾值函數(shù)在降噪過(guò)程中引起的信號(hào)失真。其次,設(shè)計(jì)了半軟閾值模塊(semi-soft threshold block, SSTB)和自適應(yīng)斜率模塊(adaptive slope block, ASB)自適應(yīng)地設(shè)置最優(yōu)閾值,避免人工設(shè)定閾值的繁瑣和不合理。最后,將IDRSN應(yīng)用于不同工況的滾動(dòng)軸承故障診斷中。研究結(jié)果表明,與現(xiàn)有方法相比,所提方法不僅能夠有效診斷故障,而且診斷精度更高。

1 本文所提方法

本文提出了一種改進(jìn)的深度殘差收縮網(wǎng)絡(luò)IDRSN,并將其應(yīng)用于滾動(dòng)軸承的故障診斷中。

1.1 改進(jìn)的半軟閾值函數(shù)

在信號(hào)處理領(lǐng)域,軟閾值處理經(jīng)常被作為信號(hào)去噪的關(guān)鍵步驟[18]。一般情況下,傳統(tǒng)的去噪方法需要設(shè)計(jì)一個(gè)濾波器,將原始信號(hào)中有用的信息轉(zhuǎn)換為正或負(fù)的特征,將噪聲信息轉(zhuǎn)換為接近零的特征。但是,在這個(gè)過(guò)程中應(yīng)該將哪些信息判定為有用信息,哪些信息判定為噪聲信息,這需要大量的專家經(jīng)驗(yàn)。DRSN首次將深度學(xué)習(xí)與軟閾值處理相結(jié)合,與ResNet的RBU層不同,DRSN中設(shè)計(jì)了殘差收縮單元(residual shrinkage building unit, RSBU)。RSBU層使用軟閾值化去除與噪聲相關(guān)的特征,將軟閾值作為一個(gè)非線性變換層插入到RBU層中,并利用注意力機(jī)制自適應(yīng)地學(xué)習(xí)閾值。

軟閾值函數(shù)可以表示為

(1)

式中:x為輸入;y為輸出;τ為閾值。

從式(1)可以看出,經(jīng)過(guò)軟閾值函數(shù)處理,數(shù)據(jù)仍具有良好的連續(xù)性,但當(dāng)|x|≥τ時(shí),y和x始終存在恒定偏差,這會(huì)造成一些有效信息的丟失,導(dǎo)致信號(hào)一定程度上的失真,進(jìn)而降低診斷的準(zhǔn)確性。

為了緩解DRSN中軟閾值函數(shù)的缺點(diǎn),本文將一種半軟閾值函數(shù)ISSTF[19]引入DRSN中,ISSTF定義如下

(2)

軟閾值化和半軟閾值化過(guò)程如圖1所示。從式(2)和圖1可以看出,ISSTF首先保留了軟閾值函數(shù)的連續(xù)性,當(dāng)|x|<τ時(shí),ISSTF將近零的特征轉(zhuǎn)換為0,這與軟閾值函數(shù)相同。更重要的是,當(dāng)|x|≥τ時(shí),輸入和輸出呈現(xiàn)非線性關(guān)系,且隨著|x|增大,輸入和輸出的偏差逐漸減小,消除了軟閾值函數(shù)存在的恒定偏差問(wèn)題,最大程度地保留了有效特征。

圖1 不同閾值函數(shù)對(duì)比圖Fig.1 Comparison chart of different threshold functions

1.2 改進(jìn)的深度殘差收縮網(wǎng)絡(luò)

本文提出了一種改進(jìn)的深度殘差收縮網(wǎng)絡(luò)IDRSN。一方面,在降低信號(hào)中噪聲的同時(shí)更好地保留了有效信號(hào);另一方面,實(shí)現(xiàn)了網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)關(guān)注重要特征的目的。

1.2.1 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

IDRSN由輸入層、卷積層(convolutional layer, Conv)、多個(gè)改進(jìn)的殘差收縮單元(improved residual shrinkage building unit, IRSBU)層和全連接層(fully connected layer, FC)組成,其網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖2所示。

圖2 IDRSN的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)Fig.2 Network structure of IDRSN

1.2.2 改進(jìn)的深度殘差收縮單元(IRSBU)

在DRSN中,由于RSBU層的輸入和輸出存在恒定偏差,導(dǎo)致有效特征信息被過(guò)濾,進(jìn)而造成故障診斷精度降低。本文針對(duì)DRSN中RSBU層的不足,設(shè)計(jì)了一種改進(jìn)的殘差收縮單元IRSBU,如圖3所示。圖3中:C和W為特征圖的通道數(shù)和寬度。

圖3 IRSBU結(jié)構(gòu)Fig.3 Structure of IRSBU

IRSBU單元使用改進(jìn)的半軟閾值ISSTF代替RSBU單元中的軟閾值函數(shù),將改進(jìn)的半軟閾值作為一個(gè)非線性變換層插入到RBU中,去除與噪聲相關(guān)的特征,同時(shí)更好地保留有效信號(hào)。

此外,為了自適應(yīng)設(shè)置最優(yōu)閾值,避免人工設(shè)定閾值的繁瑣和不合理,IRSBU單元設(shè)計(jì)了半軟閾值模塊SSTB和自適應(yīng)斜率模塊ASB。其中,SSTB模塊可以使閾值保持在一個(gè)合理的范圍內(nèi),ASB模塊可以更進(jìn)一步修正半軟閾值。

SSTB與RSBU中所設(shè)計(jì)的閾值模塊結(jié)構(gòu)基本相同。首先對(duì)特征x的絕對(duì)值使用GAP(global average pooling),得到一個(gè)一維向量;再將一維向量傳遞到兩層FC網(wǎng)絡(luò)中,得到一個(gè)尺度參數(shù),其中第二層FC神經(jīng)元個(gè)數(shù)等于輸入特征圖的通道數(shù);然后在兩層FC網(wǎng)絡(luò)的末端應(yīng)用一個(gè)Sigmoid函數(shù),從而使尺度參數(shù)被縮放到(0,1)內(nèi)。尺度參數(shù)可以表示為

(3)

式中:zc為第c層神經(jīng)元的特征;σc為第c層的尺度參數(shù)。

那么,半軟閾值τc定義為

(4)

式中,i,j,c分別為特征圖X的寬度、高度和通道。學(xué)習(xí)到的半軟閾值τc為正,且保持在一個(gè)合理的范圍內(nèi)。

ASB模塊利用注意力機(jī)制自動(dòng)推斷出最合適的斜率。ASB模塊的輸出為

(5)

式中:a為自適應(yīng)斜率因子;ac為第c層神經(jīng)元的特征。

然后,利用ASB模塊的輸出進(jìn)一步修正半軟閾值,表示如下

(6)

從上述過(guò)程可以看出,與RSBU相比,IRSBU能有效地去除與噪聲相關(guān)的特征,同時(shí)能更有效地保留有效信號(hào),從而保留更多特征敏感信息。

1.4 基于IDRSN的滾動(dòng)軸承故障診斷流程

基于IDRSN的故障診斷流程如圖4所示,具體步驟如下:

圖4 基于IDRSN的故障診斷流程圖Fig.4 Flow chart of fault diagnosis based on IDRSN

步驟1采集原始時(shí)域振動(dòng)信號(hào)。

步驟2按照一定比例,將原始時(shí)域信號(hào)隨機(jī)劃分為訓(xùn)練集和測(cè)試集。

步驟3使用訓(xùn)練集訓(xùn)練IDRSN,設(shè)置訓(xùn)練參數(shù),使用反向傳播算法對(duì)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)進(jìn)行微調(diào),直到誤差收斂。

步驟4將測(cè)試集輸入到IDRSN模型中,獲得測(cè)試精度。

2 試驗(yàn)驗(yàn)證與結(jié)果分析

本章采用兩個(gè)不同試驗(yàn)臺(tái)數(shù)據(jù)集驗(yàn)證所提方法的可行性和優(yōu)越性,分別為凱斯西儲(chǔ)大學(xué)(Case Western Reserve University, CWRU)滾動(dòng)軸承數(shù)據(jù)集[20]和安徽工業(yè)大學(xué)自制數(shù)據(jù)集。其中,試驗(yàn)一為恒定轉(zhuǎn)速數(shù)據(jù)集,試驗(yàn)二為變轉(zhuǎn)速數(shù)據(jù)集。

2.1 滾動(dòng)軸承信號(hào)采集

2.1.1 試驗(yàn)一

試驗(yàn)一為CWRU的滾動(dòng)軸承實(shí)驗(yàn),試驗(yàn)臺(tái)如圖5所示。試驗(yàn)的軸承型號(hào)為SKF6205-2RSJEM,通過(guò)電火花加工技術(shù)設(shè)置單點(diǎn)故障。選取負(fù)載為745.7 W,采樣頻率為12 kHz轉(zhuǎn)速為1 772 r/min工況下的滾動(dòng)軸承振動(dòng)信號(hào),包含10種健康狀態(tài):故障直徑為0.177 8 mm,0.355 6 m,0.533 4 mm的內(nèi)圈故障(分別標(biāo)記為IR1,IR2,IR3),故障直徑為0.177 8 mm,0.355 6 mm, 0.533 4 mm的外圈故障(分別標(biāo)記為OR1,OR2,OR3),故障直徑為0.177 8mm,0.355 6 mm,0.533 4 mm的滾動(dòng)體故障(分別標(biāo)記為BA1,BA2,BA3)和正常狀態(tài)(標(biāo)記為NO)。不同健康狀態(tài)下的軸承振動(dòng)時(shí)域信號(hào)如圖6所示。

圖5 凱斯西儲(chǔ)大學(xué)軸承試驗(yàn)平臺(tái)Fig.5 Bearing test platform of CWRU

圖6 試驗(yàn)一滾動(dòng)軸承振動(dòng)時(shí)域信號(hào)Fig.6 Time domain signal of rolling bearing vibration of test 1

2.1.2 試驗(yàn)二

試驗(yàn)二采用自制滾動(dòng)軸承故障模擬試驗(yàn)臺(tái),由變頻電機(jī)、加載裝置和待測(cè)滾動(dòng)軸承等零部件組成,其結(jié)構(gòu)如圖7所示。待測(cè)滾動(dòng)軸承型號(hào)為SKF6205,采用線切割技術(shù)在內(nèi)、外圈、滾動(dòng)體和保持架上加工出不同程度的故障,故障類型如圖8所示。

圖7 軸承故障模擬試驗(yàn)裝置Fig.7 Bearing failure simulation test device

圖8 不同健康狀態(tài)的滾動(dòng)軸承Fig.8 Rolling bearings in different health conditions

采用振動(dòng)加速度傳感器采集負(fù)載為1 kN,轉(zhuǎn)速?gòu)?00 r/min經(jīng)過(guò)20s加速至1 500 r/min工況下的滾動(dòng)軸承振動(dòng)信號(hào),采樣頻率設(shè)置為10 kHz,包含10種健康狀態(tài):故障深度為0.3 mm,0.5 mm的內(nèi)圈故障(分別標(biāo)記為IR1,IR2);故障深度為0.3 mm,0.5 mm的外圈故障(分別標(biāo)記為OR1,OR2);滾動(dòng)體點(diǎn)蝕(標(biāo)記為BA);滾動(dòng)體點(diǎn)蝕+外圈0.3 mm,內(nèi)外圈0.3 mm和內(nèi)外圈點(diǎn)蝕的3類復(fù)合故障(分別標(biāo)記為C1,C2,C3);保持架斷裂(標(biāo)記為BCJ)和正常狀態(tài)(標(biāo)記為NO)。不同健康狀態(tài)下的軸承振動(dòng)時(shí)域信號(hào)如圖9所示。

圖9 試驗(yàn)二滾動(dòng)軸承振動(dòng)時(shí)域信號(hào)Fig.9 Time domain signal of rolling bearing vibration of test 2

2.2 數(shù)據(jù)集描述

分別選取試驗(yàn)一和試驗(yàn)二的滾動(dòng)軸承振動(dòng)信號(hào),在同一故障類型下,每類故障隨機(jī)取100個(gè)樣本,每個(gè)樣本包含1 024個(gè)點(diǎn)[21],試驗(yàn)一和試驗(yàn)二各制作了1 000個(gè)樣本。從中隨機(jī)抽取80%樣本用于訓(xùn)練,20%樣本用于測(cè)試。試驗(yàn)一和試驗(yàn)二的軸承數(shù)據(jù)集分別如表1和表2所示。

表1 試驗(yàn)一軸承數(shù)據(jù)集

表2 試驗(yàn)二軸承數(shù)據(jù)集

2.3 模型參數(shù)設(shè)置

IDRSN模型包括1個(gè)Conv層、12個(gè)IRSBU層、1個(gè)GAP層和1個(gè)FC層,網(wǎng)絡(luò)參數(shù)如表3所示。在IDRSN訓(xùn)練過(guò)程中,參數(shù)設(shè)置如下:L2正則化系數(shù)設(shè)置為1×10-4,批大小為16,采用Adam優(yōu)化算法,迭代次數(shù)為100次。

表3 IDRSN的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)

2.4 消融試驗(yàn)

本節(jié)采用消融試驗(yàn)驗(yàn)證IDRSN中所提模塊的可行性。試驗(yàn)設(shè)置了兩個(gè)控制模塊:ISSTF和ASB,共設(shè)置了4種模型,不同模型的控制模塊如表4所示。其中,模型A為IDRSN,模型B是在IDRSN的基礎(chǔ)上移除ASB,模型C是在DRSN的基礎(chǔ)上加上ASB,模型D是DRSN。

表4 不同模型的變量設(shè)置

2.4.1 消融試驗(yàn)結(jié)果

為了減少隨機(jī)因素對(duì)試驗(yàn)結(jié)果的影響,每個(gè)模型做10次試驗(yàn),取10次試驗(yàn)的平均值和標(biāo)準(zhǔn)差作為評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)。試驗(yàn)一和試驗(yàn)二的10次消融試驗(yàn)結(jié)果分別如圖10和圖11所示,10次試驗(yàn)的平均準(zhǔn)確率和標(biāo)準(zhǔn)差如表5所示。

表5 對(duì)比模型的平均準(zhǔn)確率和標(biāo)準(zhǔn)差

圖10 試驗(yàn)一消融試驗(yàn)結(jié)果Fig.10 Results of ablation tests of test 1

圖11 試驗(yàn)二消融試驗(yàn)結(jié)果Fig.11 Results of ablation tests of test 2

2.4.2 消融試驗(yàn)結(jié)果分析

從圖10、圖11和表5中可以看出,相較于模型D,模型B在兩個(gè)試驗(yàn)中的平均準(zhǔn)確率分別提高了1.05%和1.10%,且標(biāo)準(zhǔn)差減小了35.20%和15.71%,說(shuō)明在IDRSN中,ISSTF能夠提高模型的診斷效果且使模型更穩(wěn)定。相較于模型D,模型C在兩個(gè)試驗(yàn)中的平均準(zhǔn)確率分別提高了0.60%和0.70%,且標(biāo)準(zhǔn)差減小了20.00%和10.71%,說(shuō)明ASB也能夠在一定程度上提高模型的診斷效果。上述對(duì)比結(jié)果說(shuō)明,ISSTF模塊和ASB模塊均能提高模型的診斷性能和穩(wěn)定性。

2.5 對(duì)比試驗(yàn)

本節(jié)采用對(duì)比試驗(yàn)驗(yàn)證所提方法的優(yōu)越性。對(duì)比模型為IDRSN,DRSN,ResNet,CNN和SVM。為了公平對(duì)比,5種模型均使用原始數(shù)據(jù)作為輸入,且DRSN,ResNet,CNN與IDRSN模型的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)參數(shù)相同(見(jiàn)表3),SVM的核函數(shù)采用RBF函數(shù),懲罰因子設(shè)置為1,核函數(shù)參數(shù)設(shè)置為0.125。

2.5.1 對(duì)比試驗(yàn)結(jié)果

為了減少隨機(jī)因素對(duì)試驗(yàn)結(jié)果的影響,每個(gè)模型做10次試驗(yàn),取10次試驗(yàn)的平均值和標(biāo)準(zhǔn)差作為評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)。試驗(yàn)一和試驗(yàn)二的10次對(duì)比試驗(yàn)結(jié)果分別如圖12和圖13所示,10次試驗(yàn)的平均準(zhǔn)確率和標(biāo)準(zhǔn)差如表6所示。

表6 對(duì)比模型的平均準(zhǔn)確率和標(biāo)準(zhǔn)差

圖12 試驗(yàn)一對(duì)比試驗(yàn)結(jié)果Fig.12 Comparative test results of test 1

圖13 試驗(yàn)二對(duì)比試驗(yàn)結(jié)果Fig.13 Comparative test results of test 2

2.5.2 對(duì)比試驗(yàn)結(jié)果分析

從圖12、圖13和表6可以看出,作為傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法,SVM平均準(zhǔn)確率遠(yuǎn)低于深度學(xué)習(xí)方法,說(shuō)明傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法無(wú)法充分提取故障敏感特征。在幾種深度學(xué)習(xí)方法中,傳統(tǒng)CNN模型表現(xiàn)最差,主要原因是其他幾種模型采用的快捷連接方式極大地促進(jìn)了梯度流動(dòng),減輕了參數(shù)優(yōu)化的難度,從而使診斷性能更加穩(wěn)定。

在試驗(yàn)一中,與DRSN和ResNet相比,IDRSN的平均準(zhǔn)確率分別提高了1.65%和2.45%,且標(biāo)準(zhǔn)差減小了68.80%和67.50%;在試驗(yàn)二中,與DRSN和ResNet相比,IDRSN的平均準(zhǔn)確率分別提高了2.10%和2.87%,且標(biāo)準(zhǔn)差減小了67.86%和71.34%。由此說(shuō)明,IDRSN模型最大程度地減少了信號(hào)的失真,保留了更多的有效信號(hào),具有較高的分類準(zhǔn)確率和良好的穩(wěn)定性。

對(duì)比試驗(yàn)一和試驗(yàn)二的結(jié)果可以發(fā)現(xiàn),5種模型的平均準(zhǔn)確率和穩(wěn)定性都有不同程度的下降。這是因?yàn)樵囼?yàn)二使用了變轉(zhuǎn)速數(shù)據(jù)集,轉(zhuǎn)速的變化導(dǎo)致振動(dòng)信號(hào)的特征差異變大,從而影響故障診斷精度。但在所有模型中IDRSN平均準(zhǔn)確率下降最少,體現(xiàn)了IDRSN較好的魯棒性。

2.6 可視化分析

為了更直觀地分析IDRSN的故障診斷效果,利用t-分布領(lǐng)域嵌入[22]算法可視化二維空間中原始信號(hào)和IDRSN中Softmax層的高級(jí)特征。試驗(yàn)一和試驗(yàn)二的特征散點(diǎn)圖如圖14和圖15所示。從圖14、圖15可以看出,兩個(gè)試驗(yàn)10類原始信號(hào)隨機(jī)分散在二維平面上,相互重疊,難以區(qū)分。而IDRSN在Softmax層提取到的特征聚類效果很好,輕易就能分辨,證明了IDRSN在恒定轉(zhuǎn)速和變轉(zhuǎn)速工況下均具有較高的識(shí)別精度。

圖14 試驗(yàn)一特征可視化Fig.14 Feature visualization of test 1

圖15 試驗(yàn)二特征可視化Fig.15 Feature visualization of test 2

3 結(jié) 論

本文提出了一種改進(jìn)的深度殘差收縮網(wǎng)絡(luò),并將其應(yīng)用于滾動(dòng)軸承診斷中,主要結(jié)論如下:

(1)本文使用的ISSTF閾值函數(shù)效果優(yōu)于DRSN中的軟閾值函數(shù),能夠在去除噪聲的同時(shí)更有效地保留故障敏感特征,增強(qiáng)了DRSN的性能。

(2)本文設(shè)計(jì)的SSTB和ASB模塊,可以自適應(yīng)地設(shè)置閾值,進(jìn)一步提升了DRSN的性能。

(3)通過(guò)兩種不同類型的滾動(dòng)軸承試驗(yàn)驗(yàn)證了IDRSN在診斷準(zhǔn)確率和穩(wěn)定性方面更具優(yōu)勢(shì),特別是針對(duì)變轉(zhuǎn)速工況下的故障診斷更為有效。

雖然所提方法提高了滾動(dòng)軸承的故障診斷性能,但半軟閾值函數(shù)的結(jié)構(gòu)會(huì)增加模型計(jì)算的時(shí)間。因此,下一步工作將致力于模型優(yōu)化和降低模型的復(fù)雜性。