一种基于双通道卷积神经网络的滚动轴承状态诊断方法

摘要

本发明公开了一种基于双通道卷积神经网络的滚动轴承状态诊断方法，包括采集不同电机负载下不同状态的滚动轴承振动加速度的时序信号，得到振动加速度数据；对采集的振动加速度数据进行数据增强处理；对数据增强处理后的振动加速度数据按照滚动轴承状态类型贴上相应标签；构建卷积神经网络诊断模型，并用处理后的振动加速度数据对诊断模型进行训练；其中，所述诊断模型具有双通道卷积神经网络，所述双通道卷积神经网络包括两个用于分别抽取不同跨度的振动加速度数据的特征的卷积核；评估训练后的诊断模型，并将其应用于监测待诊断的滚动轴承。本发明的方法在不增加原始数据的情况下获得了更为细腻的信息，增加了诊断模型的精度与鲁棒性。