Page 198 - 《振动工程学报》2025年第9期

2128 振 动 工 程 学 报 第 38 卷

DSFNN 模 型 和 现 有 的 LeNet 模 型 、 MSCNN 模 型 和 他网络表现出更为明显的优势。在转速为 9100 r/min
动态加权密集连接网络进行对比，结果如图 8 所示。 时，DSFNN 模型的分类正确率为 97.8%，相比于 LeNet

模型的分类正确率提高了 4.2%。需要说明的是，在
2.0
DSFNN模型 9100 r/min 转速下，4 种对比方法的分类正确率普遍
1.5 MSCNN模型 较低，这可能是由于数据采集过程中电机转速不稳
损失函数 1.0 动态加权密 定导致故障特征频率漂移而引起的。
LeNet模型
集连接网络

0.5
0 3 结 束 语
0 500 1000 1500 2000 2500 3000
迭代次数
(a) 损失函数
(a) Loss function 为了使轴承故障诊断方法不断向实用化方向发
展，本文公开了一组宽转速范围、多载荷条件下的
100
航发轴承振动数据集。该数据集包含了正常轴承和
80 故障轴承在多个转速和载荷下的轴承振动数据。利
正确率/% 60 DSFNN模型 用本文公开的数据集验证了基于 CCA 的循环维纳
MSCNN模型
40 LeNet模型 滤波故障诊断算法以及典型的基于深度学习的故障
动态加权密
集连接网络
20 诊断模型。试验结果表明，经典算法以及深度学习
0 500 1000 1500 2000 2500 3000
迭代次数 算法都能在本数据集上完成轴承故障诊断分类任
(b) 故障分类正确率 务。本文公开的数据集具有更宽的转速范围和较小
(b) Accuracy of fault classification

的转速间隔，更有利于深度学习模型的训练。此外
图 8 不同网络模型的收敛性能对比
数据集包含了复合故障信号，为进一步研究复合故
Fig. 8 Comparison of convergence performance of different
障的诊断提供了有利条件。
network models

本文提出的 DSFNN 模型在经过 200 次迭代后，
参考文献：
可以达到 100% 的准确率，相比于其他 3 种方法具有
更 快 的 收 敛 速 度 。 随 着 迭 代 次 数 的 增 加， DSFNN
[1] 万志国，贺王鹏，廖楠楠，等. 齿根裂纹与齿面剥落故障
模型的损失函数稳定下降，而 LeNet 模型、MSCNN
的振动响应机理研究 [J]. 西安电子科技大学学报，2021，
模型和动态加权密集连接网络在训练过程中，损失 48（6）：131-137.
函数均会出现比较明显的波动，因此 DSFNN 模型的 WAN Zhiguo，HE Wangpeng，LIAO Nannan，et al. Study
收敛过程更加稳定。 on the vibration response mechanism of gear root crack and
另外，公开的数据集中包含不同转速下的轴承 spalling[J]. Journal of Xidian University， 2021， 48（ 6） ：
振动信号，转速变化范围为 1000~10000 r/min，转速递 131-137.
[2] 陈是扦，彭志科，周鹏. 信号分解及其在机械故障诊断中
增间隔为 200 r/min，相较于其他数据集，本数据集具
的应用研究综述 [J]. 机械工程学报，2020，56（17）：91-
有较宽的转速变化范围和较小的转速递增间隔，可
107.
以更好地比较不同分类网络的性能。试验对比了各
CHEN Shiqian， PENG Zhike， ZHOU Peng. Review of
分类网络在不同转速下的故障分类正确率，结果见 signal decomposition theory and its applications in machine
图 9。结果表明，在高转速工况下，DSFNN 模型相比其 fault diagnosis[J]. Journal of Mechanical Engineering，2020，
DSFNN模型 MSCNN模型 LeNet模型 56（17）：91-107.

动态加权密集连接网络 [3] WANG Y X，LIANG M. Identification of multiple transient
100
faults based on the adaptive spectral kurtosis method[J]. Jour-
95 nal of Sound and Vibration，2012，331（2）：470-486.
正确率 / % 90 [4] 刘文朋，刘永强，杨绍普，等. 基于典型谱相关峭度图的

85 滚动轴承故障诊断方法 [J]. 振动与冲击，2018，37（8）：
87-92.
80 LIU Wenpeng， LIU Yongqiang， YANG Shaopu， et al.
2700 3700 7700 8500 9100
3300 4700 8300 8700 9700 Fault diagnosis of rolling bearing based on typical correlated
−1
转速 / (r·min )
kurtogram[J]. Journal of Vibration and Shock， 2018，
图 9 不同转速下的故障分类正确率 37（8）：87-92.
Fig. 9 Accuracy of fault classification under different rotational [5] 张峰，胡艳涛，石现峰. 振动信号离散余弦变换域循环维
speed 纳滤波算法 [J]. 西安工业大学学报，2015，35（5）：360-