【摘 要】
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在机械故障诊断方面,由于机械装置越发精密繁杂,其以往的故障诊断技术已经难以取的令人满意的效果,如今在故障诊断方面还大部分依赖于复杂且准确率较低的人工特征提取和专家知识。针对这一问题,结合近年来机械健康监测进入“大数据”时代,将滚动轴承作为研究对象,搭建一维卷积神经网络算法模型,该模型自动完成提取特征以及故障的诊断。通过对滚动轴承在使用运转过程中故障的出现及演变进行研究,对滚动轴承故障诊断的基本环节
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在机械故障诊断方面,由于机械装置越发精密繁杂,其以往的故障诊断技术已经难以取的令人满意的效果,如今在故障诊断方面还大部分依赖于复杂且准确率较低的人工特征提取和专家知识。针对这一问题,结合近年来机械健康监测进入“大数据”时代,将滚动轴承作为研究对象,搭建一维卷积神经网络算法模型,该模型自动完成提取特征以及故障的诊断。通过对滚动轴承在使用运转过程中故障的出现及演变进行研究,对滚动轴承故障诊断的基本环节的掌握,对失效形式和振动、噪声信号产生原理的分析。以滚动轴承的振动信号作为研究对象,搭建滚动轴承信息采集实验装置,通过对深沟球轴承不同元件人为采用电火花进行不同深度的损伤作为故障滚动轴承。使用振动加速度传感器在滚动轴承多种负载下产生的信号进行采集,使用小波降噪的形式预处理所采集的信号,设计了一种小波自适应降噪处理方法。通过对振动信号小波分解后不同层和同一层不同信噪比的奇异谱分布情况,确定出最佳降噪分解层数从而使振动信号得到最优降噪效果。根据卷积神经网络运用在图像特征提取和识别的方法,提出一种应用于振动信号特征提取和故障分类的一维卷积神经网络模型。该模型共有2层大卷积核,利用批量归一化算法,使模型具有快速的训练速度且非常高的分类准确率。由于数据量小、信号数据断缺等干扰及不同负载会使该算法的故障诊断识别准确率下降的状况,对一维卷积神经网络(AWT-1DCNN)进行改进,添加自适应批量归一化处理,改进后的模型为TI-1DCNN模型。该算法模型针对以上为题,能够对小批量数据进行训练,添加Dropout来进行信息数据的丢失断缺,增增强算法本身的数据处理能力。同时,大幅度提高了变负载自适应性。利用数据可视化技术,展示了基于训练干扰AWT-1DCNN模型诊断轴承信号的过程。
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