Bearing Fault Diagnosis Method Based on Complementary Feature Extraction and Fusion of Multisensor Data

特征提取 卷积神经网络 方位(导航) 模式识别(心理学) 传感器融合 人工智能 计算机科学 断层(地质) 可靠性(半导体) 任务(项目管理) 特征(语言学) 数据挖掘 人工神经网络 工程类 地质学 哲学 物理 功率(物理) 地震学 量子力学 系统工程 语言学
作者
Daichao Wang,Yibin Li,Yan Song,Lei Jia,Tao Wen
出处
期刊:IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:71: 1-10 被引量:4
标识
DOI:10.1109/tim.2022.3212542
摘要

Bearing is the key component of rotating machinery, so the fault diagnosis of bearing is important to improve the reliability of equipment operation. In recent years, the feature fusion method has been extensively explored in the fault diagnosis of bearings. However, the complementary fault features from multisensor data are difficult to be fully extracted, which will lead to the failure of achieving the expected diagnostic accuracy. This article proposes a multitask network for bearing fault diagnosis. The multihead attention is improved by 1-D convolutional neural network (CNN) to extract the deep features of multisensor data. The task of feature source discrimination allows the extracted features to contain complementary fault information as much as possible. Based on the complementary fault features, the accuracy of the fault category classification task can be greatly improved. To verify the effectiveness of the proposed method, the experiments are conducted on Paderborn bearing data set. The results show that the accuracy of the proposed method is greatly improved, which is much higher than the other methods.
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