ABSTRACT Hälsotillståndet hos ett hjulparslager, den viktigaste komponenten i en järnvägsboggi, har en betydande inverkan på ett tågs säkerhet. Traditionella lager fel diagnos tekniker i allmänhet extrahera signaler manuellt och sedan diagnostisera de lager hälsa villkor genom klassificeringen. Höghastighetståg står dock vanligtvis inför varierande laster, varierande hastigheter och starkt miljöbuller, vilket utgör en enorm utmaning för tillämpningen av de traditionella metoderna för feldiagnos vid feldiagnos av hjulpar. Därför föreslås i detta dokument en 1D rest block, och baserat på blocket, en ny djupare 1D convolutional neural network (Der-1DCNN) föreslås. Ramen omfattar idén om resterande lärande och kan effektivt lära sig hög nivå och abstrakta funktioner samtidigt som den effektivt lindrar problemet med utbildningssvårigheter och försämrar prestandan i ett djupare nätverk. Dessutom använder vi för första gången helt den breda konvolutionskärnan och dropout-tekniken för att förbättra modellens förmåga att lära sig lågfrekventa signalfunktioner relaterade till felkomponenterna och för att förbättra nätverkets generaliseringsprestanda. Genom att bygga ett djupt resterande lärnätverk kan Der-1DCNN anpassa sig till de djupa felfunktionerna hos den ursprungliga vibrationssignalen. Denna metod uppnår inte bara mycket hög diagnostisk noggrannhet för feldiagnos uppgift hjulpar lager i HSTs under stark buller miljö, men också dess prestanda är ganska överlägsen när tågets arbetsbelastning ändras utan någon domän anpassning algoritm bearbetning. Den föreslagna Der-1DCNN utvärderas utifrån datauppsättningen för de multioperativa förhållandena för hjulparslager i HST. Experiment visar att denna metod visar en bättre diagnostisk prestanda jämfört med den senaste tekniken djupt lärande metoder för att bära feldiagnos, vilket bevisar metodens effektivitet och överlägsenhet. INDEX TERMS Höghastighetståg, hjulparslager feldiagnos, djupinlärning, endimensionellt restblock, bred konvolutionskärna.
Peng m.fl. REF föreslog en ny djupare 1D-konvolutionella neurala nätverk (Der-1DCNN) med resterande inlärning för feldiagnos av hjulpar i höghastighetståg. Men, över allmänna CNN-baserade feldiagnos metoder endast överväga en skala funktionen, som inte är tillräckligt för att fånga effektiva funktioner under varierande driftsförhållanden.
A Novel Deeper One-Dimensional CNN With Residual Learning for Fault Diagnosis of Wheelset Bearings in High-Speed Trains
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}