基于小样本学习的滚动轴承故障检测

轴承故障类型复杂，并且在不同工况下每种故障类型都很难获得足够的训练样本。因此，本文提出一种基于深度神经网络的小样本学习分类算法，引入第1层具有宽卷积核网络（Convolutional neural network with training interference，TICNN）作为孪生网络的子网络用于提取特征，减少工业环境噪声影响。孪生网络是一种常用于小样本学习的结构，通过输入相同或不同类别的样本对进行训练，学习不同属性样本与特征之间的映射关系，并采用相似度进行度量。测试样本通过寻找最近邻的类别来实现分类。在标准凯斯西储大学轴承故障诊断基准数据集上的实验结果表明，在数据有限的情况下，本文模型在故障诊断中表现出更好的效果。当使用最少的训练数据在不同的噪声环境中进行测试时，本文小样本学习模型的性能超过了具有合理噪声水平的基线模型，故障诊断准确率达到了94.41%。当在具有新故障类型或新工作条件的测试集上进行评估时，本文模型仍然有效。