变速轴承故障诊断：GADF与迁移学习ResNet34的高效方案

本文主要探讨了一种创新的故障诊断方法，针对传统分析技术在处理变速轴承故障时存在的挑战，提出了结合格拉姆角差场（GADF）与迁移学习的ResNet34模型。GADF作为一种有效的信号处理工具，能够将一维时序振动信号编码为二维图像，形成直观的故障图谱，有助于识别轴承运行状态中的异常模式。 迁移学习在这里起到了关键作用，通过预先训练好的模型，能够在新任务中快速适应并提取有用的特征，减少了对大量标注数据的需求。ResNet34作为深度学习架构的一部分，因其残差连接设计而闻名，它在处理复杂数据和保持梯度流动方面表现出色，能有效地进行故障特征的高效提取和分类。 研究者首先在西储大学轴承数据集上进行了实验，结果显示，基于GADF和迁移学习的ResNet34模型在变速轴承故障诊断上显示出优越性，相较于传统方法，其诊断精度得到了显著提升。这证明了这种方法在不同速度条件下也能有效地捕捉到轴承故障的细微变化。 进一步的实验是在加拿大渥太华大学的变速轴承数据集上进行的，结果证实了这种方法在实际应用中的稳定性和有效性。结论指出，提出的诊断策略在变速轴承的故障检测中达到了较高的准确度，这对于提高设备维护效率和预防突发故障具有重要意义。 这篇文章的核心贡献在于创新地将GADF和迁移学习技术融合应用于变速轴承故障诊断，展示了其在复杂工况下提升故障诊断性能的潜力，为工业界提供了新的故障预测和管理策略。同时，研究还强调了跨领域知识转移和模型通用性的价值，为未来类似领域的研究提供了有价值的参考。