基于改进残差神经网络的滚动轴承故障诊断方法研究

基于改进残差神经网络的滚动轴承故障诊断方法研究基于改进残差神经网络的滚动轴承故障诊断方法研究

引言

滚动轴承是工业领域中广泛应用的一种关键零部件，其运行状态对机械设备的安全运行和寿命有着重要影响。然而，由于工作环境的严酷和长期运行的磨损，滚动轴承往往容易出现故障。因此，及时准确地诊断滚动轴承故障，对于提高设备可靠性、降低维护成本具有重要意义。

近年来，深度学习技术在故障诊断领域取得了显著的进展，其在信号处理和特征提取方面的优势使其成为滚动轴承故障诊断领域的热门研究方向。在深度学习算法中，残差神经网络（ResidualNeuralNetwork，ResNet）以其强大的非线性拟合能力和对抗性样本的稳定性而备受关注。

本文旨在研究一种基于改进的残差神经网络的滚动轴承故障诊断方法。首先，我们介绍了滚动轴承故障的原因和特征。接着，我们详细阐述了残差神经网络的原理及其在滚动轴承故障诊断中的应用。然后，针对滚动轴承振动信号的特点，我们提出了一种改进的残差神经网络模型，采用自适应激活函数和批标准化技术，以提高模型的稳定性和诊断准确性。最后，我们通过实验验证了所提出方法的有效性，并与其他常用的故障诊断方法进行了对比分析。

滚动轴承故障特征分析

滚动轴承的故障特征主要表现为振动信号的变化。常见的滚动轴承故障包括滚珠损伤、内圈和外圈裂纹、保持架松动等。这些故障在振动信号中会呈现出不同的频率成分和幅值变化，因此可以通过对振动信号进行分析来判断滚动轴承的工作状态。

残差神经网络原理及其应用

残差神经网络是一种特殊的深度学习网络模型，通过引入残差块来解决深度网络的训练难题。其核心思想是将网络的输入与输出之间的差异作为学习目标，通过直接建模残差学习难度较小的问题，从而加速网络的收敛和提高准确性。在滚动轴承故障诊断中，残差神经网络可以用于提取振动信号中的故障特征，实现自动化的故障诊断。

基于改进残差神经网络的故障诊断方法

针对滚动轴承振动信号的特点，本文提出了一种改进的残差神经网络模型。首先，我们引入自适应激活函数，用于提高模型对不同故障类型的识别能力。自适应激活函数能够根据不同输入值的分布情况自动调整激活函数的形状，其能力更强于传统的激活函数。其次，我们采用批标准化技术，用于加速网络的收敛和提高模型的稳定性。批标准化技术通过对每一层的输入进行标准化，使得网络的训练更加稳定，避免了梯度消失和梯度爆炸的问题。

实验验证与对比分析

为了验证所提出方法的有效性，我们选取了不同工况下的滚动轴承振动信号进行实验。通过比较实验结果与传统的滤波器和小波变换方法，我们发现改进的残差神经网络方法在滚动轴承故障诊断中具有更高的准确性和稳定性。此外，我们还对所提出方法的参数进行了灵敏性分析，并优化了参数设置，进一步提高了模型的性能。

结论

本文基于改进的残差神经网络提出了一种滚动轴承故障诊断方法。实验结果表明，该方法具有较高的准确性和稳定性，并且在不同故障类型的识别上有较好的性能。这一方法为滚动轴承故障诊断提供了一种新的思路，具有重要的实际应用价值。未来的研究可以进一步探索不同的网络结构和参数优化方法，提高模型的性能通过引入自适应激活函数和批标准化技术，本研究提出了一种改进的残差神经网络模型用于滚动轴承故障诊断。实验结果表明，该方法在滚动轴承故障诊断中具有更高的准确性和稳定性，并且在不同故障类型的识别上表现出良好