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传统的故障诊断方法在对轴承故障进行判定时, 存在特征提取不充分, 时序特性运用不完全且计算较为复杂的问题. 对于此问题, 本文提出一种基于多尺度卷积神经网络(multi-scale convolutional neural network, MCNN)、双向门控循环单元(bidirectional gated recurrent unit, BiGRU)和注意力机制(attention)的组合诊断方法. 该方法首先使用MCNN对信号数据进行多尺度特征提取, 在空间层面上, 实现了对特征的进一步提炼. 其次使用了BiGRU网络, 在时间层面上, 从正反两个方向获取时序关系. 接下来引入注意力机制, 忽略一些与结果不相关的信息并且降低信息丢失的风险以提高精度, 在经过全连接层创建映射后, 最后通过
Softmax分类方法完成轴承故障诊断. 本文通过实验, 与LSTM模型、GRU模型、SVM模型、CNN-BiGRU等模型进行对比, 实验结果表明, 本文提出的模型相比以往提出的模型准确率更高, 单一工况下的故障诊断准确率达到了98.1%, 多工况条件下平均准确率达到了97.8%.… …
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