典型文献
基于Laplace小波卷积和BiGRU的少量样本故障诊断方法
文献摘要：
针对滚动轴承通常在复杂条件下工作易发生故障以及训练样本较少等问题.提出一种具有全局平均池化(global average pooling,GAP)并融合双路 Laplace 小波卷积和双向门控循环单元(dual Laplace wavelet convolution bidirectional gated recurrent unit,DLWCB)的故障诊断方法.首先Laplace小波卷积将原始信号从时域转换为频域,接着利用双路卷积和BiGRU挖掘少量样本的多尺度和时空特征;然后设计GAP降低模型的参数量并全面融合各GRU细胞提取的时空特征.其中从优化算法和目标函数入手,引入标签平滑、AdamP等提升DLWCB应对少量样本的能力,最后实现复杂工况下故障诊断.在两种轴承数据集、有限噪声样本下,50 s内便可完成训练,达到98％以上准确率,所提方法具有良好泛化性、鲁棒性和诊断效率.
文献关键词：
拉普拉斯小波卷积核;双向门控循环单元;标签平滑;故障诊断;少量样本
中图分类号：
作者姓名：
罗浩;何超;陈彪;路颜萍;张欣;张利
作者机构：
辽宁大学 信息学院,沈阳 110036;东北大学 材料科学与工程学院,沈阳 110819
文献出处：
引用格式：
[1]罗浩;何超;陈彪;路颜萍;张欣;张利-.基于Laplace小波卷积和BiGRU的少量样本故障诊断方法)[J].振动与冲击,2022(24):41-50
A类：
DLWCB,AdamP,拉普拉斯小波卷积核
B类：
Laplace,BiGRU,少量样本,故障诊断方法,滚动轴承,复杂条件,训练样本,全局平均池化,global,average,pooling,GAP,双路,双向门控循环单元,dual,wavelet,convolution,bidirectional,gated,recurrent,unit,域转换,频域,时空特征,参数量,细胞提取,从优,标签平滑,复杂工况,轴承数据,泛化性,诊断效率
AB值：
0.336708
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