基于双路神经网络的滚动轴承故障诊断 融合了原始振动信号 和 二维信号时频图像 的多输入(多通道)故障诊断方法 单路和双

基于双路神经网络的滚动轴承故障诊断 融合了原始振动信号 和 二维信号时频图像 的多输入(多通道)故障诊断方法 单路和双路都可 时频图像算法可选小波变，短时傅里叶变，马尔可夫变迁场，格拉姆角场等 数据集可选凯斯西储大学，东南大学，江南大学等等 Pytorch和Tensorflow框架做的。 在工业自动化和智能化不断推进的背景下，滚动轴承作为旋转机械中极为关键的部件，其运行状态的监测与故障诊断显得尤为重要。随着机器学习和深度学习技术的发展，基于神经网络的故障诊断方法展现出了显著的优势。本文介绍了一种基于双路神经网络的滚动轴承故障诊断方法，该方法创新性地融合了原始振动信号和二维信号时频图像作为输入，以实现更为准确和高效的故障识别。 传统的滚动轴承故障诊断方法依赖于人工经验及简单的信号处理技术，其诊断效果受限于信号质量和特征提取的准确性。而现代诊断方法则通过深度学习技术，尤其是基于双路神经网络模型，能够从大量复杂的数据中学习到更为抽象和表征能力强的特征。本文提出的多输入(多通道)故障诊断方法，不仅能够处理单一的信号类型，还能够同时处理多种类型的信号，如原始振动信号和二维信号时频图像。这种方法能够充分利用不同信息源的优势，提升了诊断的可靠性和准确性。 二维信号时频图像是指将一维振动信号通过傅里叶变换、小波变换等方法转换为二维图像，以便于深度学习模型更好地理解和学习信号特征。时频图像算法的选择对故障诊断的性能有着重要的影响。常见的时频图像算法包括小波变换、短时傅里叶变换（STFT）、马尔可夫变迁场（Markov Transition Field）以及格拉姆角场（Gramian Angular Field）等。这些算法各有其特点和适用场景，选择适当的算法可以进一步提高故障诊断的性能。 在数据集的选择上，本研究方法支持来自不同来源的数据集，如凯斯西储大学（Case Western Reserve University, CWRU）的滚动轴承数据集、东南大学和江南大学等提供的数据集。数据集的多样化为模型训练提供了丰富的样本，有助于提高模型的泛化能力，减少过拟合的风险。 此外，本文还提到，该故障诊断方法是基于Pytorch和Tensorflow这两大深度学习框架实现的。Pytorch和Tensorflow是目前最受欢迎的深度学习框架之一，它们拥有强大的社区支持、丰富的文档和稳定的性能，为研究者和工程师提供了便捷的模型开发环境。通过这两个框架，研究者可以快速地构建和测试深度学习模型，加速滚动轴承故障诊断技术的研究与应用。 基于双路神经网络的滚动轴承故障诊断方法，通过融合原始振动信号与二维信号时频图像，显著提升了故障检测的准确性和效率。该方法利用了深度学习的强大特征提取能力，结合多种时频图像算法和丰富的数据集，实现了对滚动轴承状态的有效监测。同时，该方法的实现基于成熟的深度学习框架，为工业现场提供了可靠的技术支持。