A Decision Fusion SWT-RF Method for Rolling Bearing Enhanced Diagnosis Under Low-Quality Data

人工智能 特征提取 计算机科学 联营 模式识别(心理学) 传感器融合 数据挖掘 方位(导航) 融合 工程类 机器学习 语言学 哲学
作者
Jiayu Chen,Cuiying Lin,Qinhua Lu,Chaoqi Yang,Peng Li,Pingchao Yu,Hongjuan Ge
出处
期刊:IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:73: 1-11 被引量:2
标识
DOI:10.1109/tim.2024.3350130
摘要

Low-quality data, including insufficient samples and low signal to noise ratio (SNR), restrict the effective application of intelligent diagnostic methods based on deep learning. In this study, a new rolling bearing enhanced diagnostic method is proposed based on swin-transformer (SWT) and ReliefF (RF) combined with Dempster-Shafer (DS) evidence theory. First, SWT is improved for adaptive deep feature mining of the vibration signal. Meanwhile, to enhance the quality of features, RF is introduced to optimize the deep fault features output by the global average pooling layer, which helps improve the classifier performance. Then, the DS evidence theory-based decision fusion strategy is designed to realize the fusion of different axial signals at the decision level, which enhances fault knowledge threshold and further improves the diagnostic ability. Finally, the bearing cases with data collected from the accelerated life degradation and different distributions are studied. The results reveal that the proposed method can adaptively mine fault features with low-quality data and realize efficient enhance diagnosis.
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