采用分数阶域MFL-Net的机械智能故障诊断方法研究
来源：动力工程学报杂志2023年第10期北京时间：
作者：时培明, 焦阳, 陈卓, 许学方, 李瑞雄, 谯自健,
摘要：提出了一种分数阶域多尺度特征卷积神经网络的智能诊断方法。首先,对原始振动信号进行分数阶傅里叶变换(FRFT),获得多个分数阶次下振动数据的时频特征;其次,构建具有多尺度特征学习模块的轻量级卷积神经网络(MFL-Net),进一步从分数阶域时频特征中提取故障信息,通过训练获得诊断模型并应用于故障识别;最后,通过离心泵和滚动轴承故障数据集对所提方法的有效性进行验证。结果表明:所提方法可以有效提取非平稳信号中的故障特征,并实现故障的准确诊断。
关键词：故障诊断,分数阶傅里叶变换,卷积神经网络,离心泵,滚动轴承,
