改进ResNet网络在电梯轿厢振动故障诊断中的应用

作者：张兴合; 高丙朋^*; 翁雄亮; 杨武帮; 姜雪梅

来源：现代电子技术, 2021, 44(17): 169-172.

DOI：10.16652/j.issn.1004-373x.2021.17.032

• 故障诊断
• 电梯轿厢振动
• 残差神经网络
• 连续小波变换
• 通道空间注意力机制
• 轻量化

为了提高电梯运行过程中故障诊断精确度,为电梯轿厢振动故障诊断开辟新路径。采用电梯承运质量测试仪记录电梯运行过程中的振动信号,分离出水平方向信号,用连续小波进行时频变换后作为输入,利用改进ResNet网络对信号进行分类诊断。对残差神经网络进行改进,加入通道空间注意力机制(CSAM),调整传统ResNet的网络结构使网络训练更加轻量化,节约训练时间和内存成本。实验结果表明,改进ResNet网络诊断正确率比传统机器学习故障诊断方法提高了1.86%,网络参数减少了3.98 Mb。改进ResNet网络能对电梯故障进行有效诊断,并且减少了网络参数和训练时间,为电梯的故障诊断开辟了新路径。

• 出版日期2021
• 单位建筑工程学院; 新疆大学