基于多尺度 AlexNet 网络的健康因子构建方法

• 作者: 佘博 张钢 梁伟阁 田福庆
• 来源期刊: 系统工程与电子技术
• 学科: 工学
• 关键词: 轴承健康因子 深度学习 卷积神经网络 评估准则
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 可靠性
• 页码范围: 245-252
• 页数: 8页
• 分类号: TN911.72
• 字数: 5560字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969／j.issn.1001‐506X.2020.01.33

摘要

针对目前健康因子构建方法存在的单调性和趋势性不够理想的问题,提出一种基于多尺度AlexNet网络的轴承健康因子构建方法.该方法首先利用连续小波分析将原始振动加速度信号转换为时频图,将时频图作为输入对多尺度AlexNet网络进行训练;然后利用训练好的网络在线构建测试轴承健康因子;最后根据健康因子评估准则评估初步构建的健康因子,利用评估结果调整网络参数,实现迭代优化,进一步提高健康因子的单调性和趋势性.实验对比分析结果表明:该方法显著提高了健康因子的单调性与趋势性,不需要进行特征提取、特征选择、特征融合等步骤,具有较高的构建效率和泛化性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	田福庆	海军工程大学兵器工程学院	59	260	10.0	13.0
2	梁伟阁	海军工程大学兵器工程学院	27	49	4.0	5.0
3	佘博	海军工程大学兵器工程学院	10	25	4.0	4.0
4	张钢	海军工程大学兵器工程学院	3	0	0.0	0.0