Abstract: L. Zhang, Y. Hu, L. Zhao, H. Zhang, X. Wang, P. Wen (2023)

Hsi-An Chiao Tung Ta Hsueh/ Journal of Xi'an Jiaotong University, 57(2), 110 â€“ 120p. (2023) DOI:10.7652/xjtuxb202302012

Fault Diagnosis of Rolling Bearings Using Recurrence Plot Coding Technique and Residual Network

Traditional fault diagnosis methods do not fully exploit the correlation characteristics between the time series of fault signals. To address this problem, recurrence plot coding technique is introduced into fault diagnosis, and a rolling bearing fault diagnosis model using this technique and residual network is proposed. Recurrence plots coding converts vibration signals into 2D texture images with enhanced signal features. With these feature images imported, the residual network will exert its excellent capacity to extract adaptive features of 2D image data and carry out fault diagnosis on rolling bearings. Tests are conducted using the Case Western Reserve University bearing dataset and real locomotive bearing data collected from a bureau locomotive depot for validation. In tests, the proposed model yields accuracy of 99. 99% and 99. 83% in bearing fault detection and delivers good fault diagnosis results with different data lengths and variable operating conditions input. To sum up. the proposed model has better generalization performance and detection accuracy than other common fault diagnosis methods.

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