Identification of time-frequency maps of bearing faults based on hyperparameter optimization SSA-GoogleNet
Notice bibliographique
Résumé
In order to solve the problem of poor noise immunity of neural network in bearing fault detection and to meet the high demand for adaptive extraction ability of network features in the industrial field, this paper proposes a hyper-parameter optimization method to eliminate the error of human-set parameters. Aiming at the non-smoothness and non-linear characteristics of the bearing fault signal, the two-dimensional wavelet transform (2DWT) is used to extract the feature values of the vibration signal of the bearing fault, and it is proposed to use the CNN convolutional neural network (CNN) to train the fault model. Convolutional Neural Network (CNN) is proposed to be used for fault model training. Firstly, the 2D wavelet transform is applied to the bearing vibration signal to extract the time-frequency map of the vibration signal; secondly, the extracted time-frequency map is used as the training object of the convolutional neural network to train the model, and then multiple convolutional neural network frameworks are used for noise immunity test by adding Gaussian white noise to the original signal to construct the test framework, and then the framework with the best noise immunity is used as the base network; and then the CNN is used as the base network. Sparrow Search Algorithm (SSA), Grey Wolf Optimizer (GWO), and Whale Optimization Algorithm (GWO) to find the best parameters. Validated by the public dataset of Western Reserve University, the method can effectively improve the fault identification accuracy of the model and can get rid of the problem of poor network robustness.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».