摘要： 现阶段基于深度学习的故障诊断需要大量的数据,而制作数据集是一项耗时耗力的工作。针对这一缺点,提出一种基于门控循环单元(Gate Recurrent Unit, GRU)与迁移学习的滚动轴承故障诊断方法。该方法利用与目标域特征相似且易获得源域数据的特点训练网络,确定网络结构和参数,冻结经过训练的卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)和GRU,用小样本目标域数据训练该网络,微调全连接层和分类层,达到迁移的目的。实验对比分析表明,基于GRU与迁移学习的滚动轴承故障诊断方法明显优于基于BP神经网络和基于概率神经网络(Probabilistic Neural Network, PNN)方法的故障诊断,能够更加准确地进行故障分类,为小样本数据集下的故障诊断提出了新思路。

关键词: 迁移学习;故障诊断;滚动轴承;一维卷积神经网络;门控循环单元

中图分类号: 

• TH133.33

• TP18