计算机应用

作者：董永峰, 孙跃华, 高立超, 韩鹏, 季海鹏

单位：1.河北工业大学 人工智能与数据科学学院，天津 300401；2.河北省数据驱动工业智能工程研究中心（河北工业大学），天津 300401；3.中信戴卡股份有限公司，河北 秦皇岛 066011；4.天津开发区精诺瀚海数据科技有限公司，天津 300401；5.河北工业大学 材料科学与工程学院，天津 300401

关键词：注意力机制,一维卷积神经网络,双向长短期记忆神经网络,双通道,故障诊断

基金：河北省自然科学基金资助项目(F2019202062)

针对工业领域中故障诊断数据存在时序性和夹杂强噪声的特点导致的收敛速度慢以及诊断精度低的问题，提出了一种基于改进一维卷积和双向长短期记忆（1DCNN-BiLSTM）神经网络融合的故障诊断方法。该方法包括故障振动信号的预处理、特征的自动提取以及振动信号的分类。首先，采用自适应白噪声的完整经验模态分解（CEEMDAN）技术对原始振动信号进行预处理；其次，构建1DCNN-BiLSTM双通道模型，将处理后信号输入双向长短期记忆（BiLSTM）神经网络模型和一维卷积神经网络（1DCNN）模型两个通道，从而对信号的时序相关性特征、局部空间的非相关性特征和弱周期性规律进行充分提取；然后，针对信号夹杂强噪声的问题，对压缩与激励网络（SENet）模块进行改进并将其作用于两个不同的通道；最后，输入全连接层将双通道提取的特征进行融合并借助Softmax分类器实现对设备故障的精确识别。使用凯斯西储大学轴承数据集进行实验，结果表明改进后的SENet模块同时作用于1DCNN通道和stacked BiLSTM通道，1DCNN-BiLSTM双通道模型在保证快速收敛的情况下有最高诊断精度96.87%，优于传统单通道模型，有效提高了机械设备故障诊断效率。

来源：2022年第4期

《计算机应用》期刊编辑部

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