基于CWT和改进YOLOv5s的港口机械轴承故障诊断方法 |
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引用本文: | 何金宝,付志超,黄团冲,刘知远.基于CWT和改进YOLOv5s的港口机械轴承故障诊断方法[J].珠江水运,2022(24):37-40. |
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作者姓名: | 何金宝 付志超 黄团冲 刘知远 |
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基金项目: | 江西省交通运输厅科技项目(2022S0033、2022S0036); |
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摘 要: | 针对现有轴承故障诊断方法依赖人工经验进行特征提取的问题,提出了一种基于连续小波变换(CWT)和改进YOLOv5s的港口机械轴承故障诊断方法。首先,运用CWT将轴承故障振动信号转为时频图像;其次,通过嵌入CBAM注意力机制模块改进YOLOv5s模型;最后,将时频图像输入到改进YOLOv5s.模型中并输出分类结果。实验表明,与现有的模型进行比较,本文方法平均正确率达到了9975%,且具有较好的鲁棒性。
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关 键 词: | 故障诊断 连续小波变换 时频图像 YOLOv5s |
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