基于深度迁移学习的齿轮故障诊断方法

简介

针对齿轮故障样本欠缺问题,提出一种基于Hilbert-Huang谱和预训练VGG16模型的迁移学习故障诊断方法。对振动信号进行经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)得到本征模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF),同时取相关系数最大的IMF做Hilbert变换,获取时频谱;利用预训练VGG16提取变负载下和各健康状态下齿轮的Hilbert-Huang谱图像特征;采用全局均值池化层取代VGG16模型部分全连接层,进行分类输出。实验结果表明,在少量的样本数据下,该方法的齿轮故障诊断准确率达到98.86%,优于TLCNN和Tran VGG-19等迁移学习方法,证明了该方法在齿轮故障诊断中具有一定研究价值。