[发明专利]一种基于卷积神经网络的轴承检测方法

权利要求书

1.一种基于卷积神经网络的轴承检测方法，所述方法包括以下步骤：

第一步骤(S1)中，基于轴承的振动加速度信号生成基于卷积神经网络的一维振动信号，将所述一维振动信号按照数据采集的时间先后和所占原始信号长度的百分比，依次划分为训练集、验证集和测试集，将训练集、验证集和测试集的样本通过卷积神经网络训练得到，其中，A^k为经过最后一个卷积层生成的k个特征映射，f为非线性激活函数，W为学习权重，x为待判定轴承故障类别的输入样本，b为学习偏置，为卷积运算，y^c为判定该输入样本为c类轴承故障的得分值；

第二步骤(S2)中，建立基于Grad-CAM的卷积神经网络可视化结构其中，为第k个特征映射对应类别c的学习权重，Z表示特征映射的维度大小，y^c为判定该输入样本为c类轴承故障的得分值，为第k个特征映射中(i，j)位置处的取值，求得所有特征映射对应网络判定输入样本为c类轴承故障的学习权重，将其与特征映射的取值加权求和，然后经过线性整流函数ReLU(x)＝max(0，x)激活获得表示卷积神经网络对应于输入样本x的不同位置激活程度的类激活图Grad-CAM：

第三步骤(S3)中，在所述Grad-CAM图上采样振动信号的维度，以Grad-CAM的取值区间设定不同激活阈值，以Grad-CAM激活区域对应的坐标作为索引对原始信号经过卷积神经网络后的激活情况进行标注，建立神经网络区域与目标类别之间的联系。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，优选的，第一步骤(S1)中，传感器测量轴承振动加速度信号，训练集、验证集和测试集中的每个集合的样本包含N_p个采样数据点：N_p≥60f_s/v，其中，f_s为采样频率，单位：Hz；v为转速，单位：r/min，N_p为每个样本包含的采样点个数。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，第二步骤(S2)中，通过目标类别的学习权重和卷积神经网络的特征映射建立基于Grad-CAM方法的可视化卷积神经网络结构。

4.根据权利要求1所述的方法，其中，第三步骤(S3)中，Grad-CAM的取值区间设定不同激活阈值中，Grad-CAM取值对应于最大值的60％以上为重点激活区域，30％～60％为一般激活区域，30％以下为未激活区域。

5.根据权利要求2所述的方法，其中，第一步骤(S1)中，随机创建数据样本，在随机位置处截取振动数据大于一个数据周期长度的N_p的连续数据点作为一个样本，振动信号采用长度为N_p的固定窗无重叠的截断获得一定数量的信号样本，减去均值后除以方差创建故障轴承的样本数据。

6.根据权利要求5所述的方法，其中，一个数据周期为轴承旋转一周的采样数据点个数。

7.根据权利要求1所述的方法，其中，第一步骤(S1)中，依照时间先后按照占比信号长度8∶1∶1依次选择训练集、验证集和测试集。

8.根据权利要求1所述的方法，其中，第二步骤(S2)中，卷积神经网络可视化结构基于残差连接的ResNet网络来设计，14层的网络层包括：1层16个尺寸为32×1，步长为4的卷积核的卷积层、12层尺寸3×1，步长为1或2的残差块以及1层全局平局池化层和概率归一化输出层。