基于SNN-LSTM的小样本数据下轴承故障诊断方法

摘要

基于深度学习的故障诊断方法的实现,需要用到大量的、有标注的训练样本,而在小样本数据下,采用这些方法会产生模型欠拟合问题,同时获得的分类准确率也较低。为了解决上述问题,提出了一种小样本数据下结合孪生神经网络(SNN)与长短时记忆网络(LSTM)的轴承故障诊断方法。首先,以一对带有正负标签的原始振动信号样本作为诊断方法的输入,采用比较二者相似度的方法,扩充了训练样本个数;然后,采用共享提取样本对特征网络参数的方法,完成了SNN的搭建过程;使用卷积层、池化层及LSTM层提取了原始振动信号的特征,通过计算二者之间的曼哈顿距离,判断输入样本对的相似度,对不同状态下的轴承完成了分类;最后,为了验证基于SNN-LSTM的故障诊断方法在轴承故障诊断中的有效性,通过轴承故障诊断实验,采集了在不同转速、不同状态下的轴承振动信号数据。研究结果表明:当样本数量仅为140个,采用基于SNN-LSTM的故障诊断方法的准确率达到80.57%,相比于深度学习经典方法,在小样本数据下采用该方法具有更高的诊断准确率。