文摘针对传统的滚动轴承故障诊断方法难以准确高效的实现故障分类,提出了一种融合对称点模式(Symmetrized Dot Pattern,SDP)和改进SAM⁃MobileNetv2的滚动轴承故障分类方法。首先,将轴承振动信号通过SDP算法转化为含有丰富特征信息的二维图像。然后,将二维图像输入到改进SAM⁃MobileNetv2网络模型中,对故障特征信息进行提取和分类。在改进SAM⁃MobileNetv2网络中,使用自适应激活函数ACON(Activate or not)对SAM⁃MobileNetv2中的ReLU6激活函数进行替换,提高模型分类性能。最后,将本模型与多种网络模型做对比。试验结果表明,本模型可以准确高效地实现对滚动轴承故障的分类,使用凯斯西储大学轴承故障数据的准确率为99.5%,使用渥太华大学轴承故障数据的准确率为97.2%。
