一种基于卷积神经网络的数据驱动故障诊断方法

最新推荐文章于 2025-04-06 10:00:00 发布

XD_onmyway

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文章标签：神经网络机器学习

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_42036144/article/details/110780890

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本文提出了一种基于卷积神经网络（CNN）的数据驱动故障诊断方法。通过将一维时域信号转化为二维图像，利用LeNet-5框架进行处理。在电机轴承、自吸离心泵和轴向柱塞液压泵的故障诊断中，通过调整全连接层的参数，实现了优秀的性能。与其他方法比较，该模型表现优越。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

本文主要分为四个部分：

1.数据预处理

2.CNN框架

3.性能评估

4.总结

数据预处理

CNN善于处理二维的数据，而原有的时域信号是一维的，需要把原始一维的信号转换为二维的

生成一个M×M的图片，需要采样点长度为2M的数据

对每段数据，记录下采样点的数值，作为该行矩阵的数值

得到M×M矩阵的数值后，对数值作归一化处理，把数据压缩在0~1之间，最终得到一个采样数据的灰度图

把这个灰度图作为CNN的输入

CNN框架

本文使用的CNN矿架是经典的LeNet-5，拥有两个交替的卷积池化层和一个两层全连接网络

在池化过程中，原始数据图维度会大幅度降低，为防止这种情况，

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