基于Bagging-MCNN模型的不均衡样本轴承故障诊断方法

摘要

针对轴承不均衡样本情景下故障诊断存在的精度与泛用性不高问题,借鉴集成学习获取强监督模型的方法,结合对不均衡样本进行采样处理的类别重组法,提出一种基于Bagging思路的多通道卷积神经网络(Bagging-MCNN)故障诊断模型。首先将原始数据进行标准化处理并划分为训练集与测试集,对训练集进行放回采样构造多个训练子集,同时对测试集进行乱序操作;然后将构造完成的新集合放入多通道卷积神经网络模型进行训练,获得各卷积网络子模型的判别矩阵,融合所有判别矩阵获得最终的诊断结果。在公开轴承数据集上进行试验验证,结合Bagging思路的多通道卷积神经网络故障诊断方法在均衡以及不均衡情景下的诊断精度相较普通卷积神经网络模型,分别提高了1.1%与10.8%,同时提高了模型的收敛速度以及诊断稳定性。