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作者：贾广飞;梁汉文;杨金秋;武哲;韩雨欣;
单位：河北科技大学机械工程学院;河北大学资源利用与环境保护研究中心;
摘要：针对一维信号所含信息不全面和DenseNet网络在变工况下存在过拟合等问题，提出了基于连续小波变换时频图像和改进密集连接卷积网络(improved DenseNet, IDenseNet)的滚动轴承故障诊断方法CWT-IDenseNet。首先，将一维振动信号通过CWT转为二维时频图像；其次，对DenseNet网络进行改进，将DenseNet第1个卷积块中的ReLU激活函数替换为Swish激活函数(Swish激活函数更平滑);同时，在网络中引入基于风格的卷积神经网络重校准模块(style-based recalibration module, SRM)和空间与通道注意力机制模块(convolutional block attention module, CBAM),SRM关注特征通道权重，CBAM则从通道和空间2个维度增强特征表达能力，进而得到IDenseNet;最后，将二维时频图像输入到IDenseNet模型中进行特征提取和故障诊断，通过模型的Softmax层输出故障诊断结果。结果表明，所提方法在恒定工况及变工况下的平均故障识别准确率均达到97.80%,且在迁移学习模型中，平均故障识别准确率达到了99.44%。CWT-IDenseNet方法可以有效提高模型的泛化能力，在恒定工况及变工况下具有显著优势，对提高滚动轴承故障诊断的准确率和可靠性具有参考价值。
关键词：机械动力学与振动;;滚动轴承故障诊断;;连续小波变换;;密集连接卷积网络;;注意力机制
基金资助：国家自然科学基金(52206224);; 中央引导地方科技发展资金项目(226Z1906G);; 河北省教育厅科学研究项目(CXY2024038)
