基于短时傅里叶变换和卷积神经网络的轴承故障诊断方法

基于短时傅里叶变换和卷积神经网络的轴承故障诊断方法摘要轴承故障是机械设备常见的故障之一。如何有效地诊断轴承故障，是提高机械设备可靠性和运行效率的关键。本文提出了一种基于短时傅里叶变换和卷积神经网络的轴

基于短时傅里叶变换和卷积神经网络的轴承故障诊断 方法 摘要 轴承故障是机械设备常见的故障之一。如何有效地诊断轴承故障， 是提高机械设备可靠性和运行效率的关键。本文提出了一种基于短时傅 里叶变换和卷积神经网络的轴承故障诊断方法。通过对轴承信号进行短 时傅里叶变换，得到轴承信号在时序和频域上的特征。然后将这些特征 输入到卷积神经网络中进行训练和诊断。实验结果表明，本文所提出的 方法能够有效地诊断轴承故障，并且具有较高的准确率和鲁棒性。 关键词：轴承故障；短时傅里叶变换；卷积神经网络；特征提取； 诊断 1.引言 轴承是机械设备中常见的零部件之一，它的作用是支撑和转动轴承 受力和转矩。由于长期的工作环境和工作负载，轴承容易出现各种故 障，例如疲劳裂纹、磨损、腐蚀和润滑不良等。 轴承故障的存在会导致机械设备的可靠性降低，运行效率下降，甚 至可能导致机械设备的严重事故。因此，如何有效地诊断轴承故障，成 为了提高机械设备可靠性和运行效率的重要研究方向。 随着机器学习和信号处理技术的快速发展，越来越多的研究开始将 其应用于轴承故障诊断中。其中，短时傅里叶变换是一种常见的信号处 理技术，可以将轴承信号从时域转换为频域，进而提取信号的频域特 征。卷积神经网络是一种常见的机器学习模型，可以从提取的特征中学 习轴承故障的模式，并进行准确的诊断。 本文提出了一种基于短时傅里叶变换和卷积神经网络的轴承故障诊 断方法。首先，对轴承信号进行短时傅里叶变换，得到轴承信号在时序