一种基于Conv-LSTM的滚动轴承故障诊断方法

摘要

针对轴承传统的故障诊断方法存在辨别故障类型难和预处理步骤多的问题,提出一种基于Conv-LSTM(卷积长短期记忆网络)的模型.该模型以Conv-LSTM单元模块作为处理层,能自识别和自处理故障特征信息;同时该模型可直接处理切片后的原始信号,通过Conv-LSTM模型的分类结果并结合标签可诊断出滚动轴承的故障类型.对SKF6205型轴承进行实验,实验结果表明相对于LSTM,基于Conv-LSTM的诊断模型具有更好的分类效果和更高的分类准确率,且在迭代过程中准确率在0.96以上,可作为诊断滚动轴承故障类型的一种方法.