基于GAF和卷积神经网络的轴承故障诊断研究

针对深度学习在轴承故障诊断中出现的多分类时测试准确率低、数据集不足的情况,提出基于格拉姆角场(GAF)法和卷积神经网络(CNN)的轴承故障诊断模型以及采用重叠采样20％的方法扩充数据集.通过对轴承振动信号采用格拉姆角场法变换构建数据集,导入到搭建的六层卷积神经网络中实现故障分类.在搭建的CNN中测试了不同的轴承数据集以及不同数据长度下的测试准确率和抗噪性能.结果表明,在不同数据集的测试中,所搭建的模型最高测试准确率可达100％,搭建的CNN有着良好的性能,在多分类问题上具有较高的精度;扩充数据集的方法具有一定的可行性,可以有效提升模型的测试性能.