【摘 要】
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基于卷积神经网络的轴承故障诊断过程往往无法解释，并且常规CNN的抗噪性较差。因此，提出了一种基于CNN-BiLSTM的可解释性轴承故障诊断模型。分别从仿真和实验两个方面对CNN的特征提取过程进行分析，采用Grad-CAM++方法以热力图的形式对该过程进行解释，并结合BiLSTM改进模型，提升了模型的诊断精度和抗噪性能。仿真分析表明，Grad-CAM++不仅可以用于二维图片，也能够应用于一维时间信号
【机 构】
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广州城市理工学院汽车与交通工程学院
【基金项目】
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广东省特色创新类项目（自然科学类）（2020KTSCX204）；
论文部分内容阅读
基于卷积神经网络的轴承故障诊断过程往往无法解释，并且常规CNN的抗噪性较差。因此，提出了一种基于CNN-BiLSTM的可解释性轴承故障诊断模型。分别从仿真和实验两个方面对CNN的特征提取过程进行分析，采用Grad-CAM++方法以热力图的形式对该过程进行解释，并结合BiLSTM改进模型，提升了模型的诊断精度和抗噪性能。仿真分析表明，Grad-CAM++不仅可以用于二维图片，也能够应用于一维时间信号，具有通用性，并且其可视化结果可以充分表明网络的特征提取过程，具有解释性。实验结果表明，所提出的模型不仅具有解释性，同时相比其他类似网络的平均诊断精度更高，并且具有更好的抗噪性和鲁棒性，验证了该方法在处理滚动轴承故障诊断上的有效性。
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