基于改進(jìn)EfficientNet模型的輕量化滾動(dòng)軸承故障診斷方法

摘要： 相比依賴于人工分析且無法充分提取信號(hào)中豐富信息的傳統(tǒng)故障診斷方法，采用深度學(xué)習(xí)模型可以取得更理想的識(shí)別效果，但依然存在所使用的模型參數(shù)量大、計(jì)算成本高的問題。文章提出一種將格拉姆角場(chǎng)（gramian angular field,GAF）編碼方式與改進(jìn)的EfficientNet-B0模型相結(jié)合的方法進(jìn)行軸承的故障診斷。首先，一維軸承信號(hào)經(jīng)過格拉姆角場(chǎng)編碼為二維時(shí)序圖像；其次，將二...