【摘 要】
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齿轮箱作为机械设备的核心部件,决定着机械设备的运转状态,在机械工业的发展中起着关键作用。齿轮箱若出现故障,将会导致整个机械设备无法正常运行,给企业造成巨大经济损失,严重的会对人员生命产生威胁。因此针对齿轮箱故障,研究与之相关的诊断方法具有着重要的意义和价值。本研究以齿轮箱作为研究对象,针对齿轮箱故障信号受噪声影响导致故障信息微弱、难以获得的问题,提出ICEEMD-Fast ICA联合降噪的信号处理
【基金项目】
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河南工业大学承担的河南省科技攻关项目“基于深度迁移学习的高速运转设备早期故障预示方法研究与系统研发”；
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齿轮箱作为机械设备的核心部件,决定着机械设备的运转状态,在机械工业的发展中起着关键作用。齿轮箱若出现故障,将会导致整个机械设备无法正常运行,给企业造成巨大经济损失,严重的会对人员生命产生威胁。因此针对齿轮箱故障,研究与之相关的诊断方法具有着重要的意义和价值。本研究以齿轮箱作为研究对象,针对齿轮箱故障信号受噪声影响导致故障信息微弱、难以获得的问题,提出ICEEMD-Fast ICA联合降噪的信号处理方法,降低噪声干扰;针对单通道图像信号输入不能全面表达故障特征的问题,提出基于MC-1DCNN的齿轮故障诊断方法,全面提取故障特征;此外针对实际故障诊断情况下,训练样本少导致神经网络模型诊断效果不佳的问题,提出了以元学习方法为基础的故障诊断措施,解决少样本下的故障诊断问题。论文的主要研究内容如下:（1）针对齿轮箱出现的不同故障,分析了振动信号所具备的特点,将齿轮作为对象,构建了仿真信号模型;完成了故障试验台的构建,通过对不同转速的有效采集,掌握了不同故障齿轮的振动数据,构建不同种类的数据集,为进一步的研究提供理论与数据支撑。（2）针对强背景噪声下齿轮箱早期故障难以提取的问题,提出了一种基于改进互补集合经验模态分解（Improved Empirical Mode Decomposition of Complete Population,ICEEMD）和快速独立分量分析（Fast Independent Component Analysis,Fast ICA）联合降噪的信号处理方法,将其应用于齿轮箱信号处理问题上,降低齿轮箱振动信号的噪声成分,突出故障成分,为元学习网络的特征提取、故障分类提供有利数据。（3）针对单通道图像信号不能全面表达故障特征的问题,提出一种基于多通道一维卷积神经网络（Multi-Channel One-dimensional Convolutional Neural Network,MC-1DCNN）的齿轮箱故障特征提取方法。采用ICEEMD算法对信号进行分解,得到多通道一维信号,建立MC-1DCNN模型,进行网络结构实验和参数实验确定卷积网络和各层网络参数,得到最优的网络结构与参数,为元学习网络提供良好的特征提取模型。（4）针对实际故障诊断情况下,故障样本少,训练数据和测试数据存在分布差异、导致神经网络模型诊断效果不佳的问题,提出一种基于MAML元学习的多通道一维卷积神经网络（MC-1DCNNML）的故障诊断方法。由于元学习方法在少样本分类问题上具有一定优势,将元学习方法引入到MC-1DCNN模型中来进行故障诊断,解决齿轮箱故障样本少导致诊断效果不佳的问题。（5）基于Python与Py Qt5的开发环境集成本文所提出的模型,设计并开发了一套齿轮箱故障诊断系统,包括数据预处理、故障诊断、结果可视化等主要功能。
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