基于GADF融合RDSAN的跨工况轴承故障诊断

针对在不同工况下获取到的滚动轴承振动数据特征分布存在差异,以及由于存在噪声而导致故障特征不明显的问题,提出了一种融合格拉姆角差场(GADF)与残差深度子领域自适应(RDSAN)模型的跨工况轴承故障诊断方法。首先,为充分利用GADF在故障特征差异化显示上的优势,利用GADF来生成滚动轴承一维振动时域信号对应的图像数据集;其次,将数据集输入RDSAN模型,其中使用由改进图像集预训练的ResNet-18网络结构进行源域与目标域通用特征的进一步提取,并引入局部最大均值差异(LMMD)计算匹配条件分布距离进行子领域自适应;最后,在添加0.5 dB高斯白噪声的CWRU滚动轴承数据集上进行跨工况试验验证,结果表明所提方法的平均诊断精度达到96.8%;将所提出的方法与不同的诊断方法进行比较分析,结果验证了该方法的有效性和优越性。

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本文档关键词:轴承,融合,工况,故障诊断,GADF