基于声学信号与视觉转换器的滚动轴承故障诊断方法研究 |
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引用本文: | 宁方立,王佳龙,王珂.基于声学信号与视觉转换器的滚动轴承故障诊断方法研究[J].航空科学技术,2023(11):111-117. |
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作者姓名: | 宁方立 王佳龙 王珂 |
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作者单位: | 西北工业大学 |
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基金项目: | 航空科学基金(20200015053001);;国家自然科学基金(52075441);;陕西省重点研发计划(2023-YBGY-219); |
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摘 要: | 航空机载设备的可靠性对航空运输安全至关重要。针对航空机载设备上的滚动轴承故障,本文提出一种声学信号与视觉转换器(ViT)相结合的滚动轴承故障诊断方法。首先,将采样获得的滚动轴承声信号通过短时傅里叶变换转换为时频图。其次,将时频图按时序分割,作为ViT的输入。ViT通过多注意力机制提取图像块中的信息并输出数据。最后,输出数据通过多层感知机实现对不同类别的滚动轴承故障识别。试验表明,相较于传统的基于卷积神经网络和长短时记忆网络的滚动轴承故障诊断方法,本文所提方法的滚动轴承故障诊断准确率更高,为航空机载设备的轴承故障诊断提供了一类新方法。
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关 键 词: | 滚动轴承故障诊断 短时傅里叶变换 时频分析 视觉转换器 卷积神经网络 |
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