Bearing fault diagnosis base on multi-scale CNN and LSTM model

希尔伯特-黄变换 卷积神经网络 核(代数) 转化(遗传学) 计算机科学 小波变换 断层(地质) 信号(编程语言) 信号处理 人工神经网络 特征(语言学) 小波 方位(导航) 离散小波变换 模式识别(心理学) 人工智能 地质学 地震学 数字信号处理 数学 计算机视觉 滤波器(信号处理) 计算机硬件 程序设计语言 化学 语言学 哲学 组合数学 基因 生物化学
作者
Xiaohan Chen,Beike Zhang,Dong Gao
出处
期刊:Journal of Intelligent Manufacturing [Springer Science+Business Media]
卷期号:32 (4): 971-987 被引量:441
标识
DOI:10.1007/s10845-020-01600-2
摘要

Intelligent fault diagnosis methods based on signal analysis have been widely used for bearing fault diagnosis. These methods use a pre-determined transformation (such as empirical mode decomposition, fast Fourier transform, discrete wavelet transform) to convert time-series signals into frequency domain signals, the performance of dignostic system is significantly rely on the extracted features. However, extracting signal characteristic is fairly time consuming and depends on specialized signal processing knowledge. Although some studies have developed highly accurate algorithms, the diagnostic results rely heavily on large data sets and unreliable human analysis. This study proposes an automatic feature learning neural network that utilizes raw vibration signals as inputs, and uses two convolutional neural networks with different kernel sizes to automatically extract different frequency signal characteristics from raw data. Then long short-term memory was used to identify the fault type according to learned features. The data is down-sampled before inputting into the network, greatly reducing the number of parameters. The experiment shows that the proposed method can not only achieve 98.46% average accuracy, exceeding some state-of-the-art intelligent algorithms based on prior knowledge and having better performance in noisy environments.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
刚刚
2秒前
科研通AI2S应助momo采纳,获得10
3秒前
内向连碧发布了新的文献求助10
5秒前
SaiKerry发布了新的文献求助10
6秒前
7秒前
ding应助菜菜采纳,获得10
8秒前
9秒前
高大的蜡烛完成签到,获得积分10
10秒前
11秒前
11秒前
hsuan风向仪完成签到,获得积分10
12秒前
神勇契完成签到,获得积分10
12秒前
pokexuejiao完成签到,获得积分10
12秒前
shore发布了新的文献求助10
12秒前
爆米花应助yufei采纳,获得10
13秒前
微笑宛儿完成签到,获得积分10
13秒前
菜菜完成签到,获得积分20
13秒前
充电宝应助帅男采纳,获得10
14秒前
_Y_X_L_发布了新的文献求助10
16秒前
研友_qZ6V1Z发布了新的文献求助10
16秒前
17秒前
anan_0528完成签到 ,获得积分10
18秒前
风清扬应助内向连碧采纳,获得10
19秒前
风清扬应助帅男采纳,获得10
20秒前
Annie发布了新的文献求助10
22秒前
22秒前
小蘑菇应助金不换采纳,获得10
23秒前
科研通AI2S应助momo采纳,获得10
23秒前
zyyin发布了新的文献求助10
26秒前
29秒前
紫菜完成签到,获得积分20
30秒前
Annie完成签到,获得积分20
32秒前
Hanayu完成签到 ,获得积分10
33秒前
今后应助phoenix采纳,获得10
33秒前
万能图书馆应助杉杉采纳,获得10
33秒前
金不换发布了新的文献求助10
34秒前
Transition完成签到,获得积分10
34秒前
34秒前
热心市民小红花应助MHM采纳,获得10
35秒前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
‘Unruly’ Children: Historical Fieldnotes and Learning Morality in a Taiwan Village (New Departures in Anthropology) 400
Indomethacinのヒトにおける経皮吸収 400
Phylogenetic study of the order Polydesmida (Myriapoda: Diplopoda) 370
基于可调谐半导体激光吸收光谱技术泄漏气体检测系统的研究 350
Robot-supported joining of reinforcement textiles with one-sided sewing heads 320
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3989797
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3531910
关于积分的说明 11255394
捐赠科研通 3270563
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1805008
邀请新用户注册赠送积分活动 882157
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 809190