基于PSO-BFA和改进Alexnet的滚动轴承故障诊断方法

来源 :振动与冲击 | 被引量 : 0次 | 上传用户：kevin_fisker

【摘要】

：

现实中滚动轴承的工况复杂易变,无法有效地对其进行故障诊断。对此,提出一种基于粒子群优化的细菌觅食(Particle Swarm Optimization and Bacterial Foraging Algorithm,PSO-

【作者】

：

赵小强张青青陈鹏朱奇先

【机构】

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兰州理工大学电气工程与信息工程学院,甘肃省工业过程先进控制重点实验室,兰州理工大学国家级电气与控制工程实验教学中心,大型电气传动系统与装备技术国家重点实验室

【出处】

：

振动与冲击

【发表日期】

：

2020年7期

【关键词】

：

故障诊断滚动轴承复杂工况改进Alexnet PSO-BFA fault diagnosisrolling bearingcomplex working c

【基金项目】

：

国家自然科学基金(61763029),大型电气传动系统与装备技术国家重点实验室开放基金(SKLLDJ012016020)

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现实中滚动轴承的工况复杂易变,无法有效地对其进行故障诊断。对此,提出一种基于粒子群优化的细菌觅食(Particle Swarm Optimization and Bacterial Foraging Algorithm,PSO-BFA)和改进Alexnet(第二代卷积神经网络)的滚动轴承故障诊断方法。该方法将Alexnet的结构简化,并分别在其前两层池化层之后添置局部归一化层以降低训练成本;将以小批量样本softmax的交叉熵为损失函数,按Adam迭代优化法小样本、少迭代次数训练改进Alexnet后的变负

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