【摘 要】
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冲压电机轴承是伺服压力机中必不可少的元件,其运行状态直接影响伺服冲压机运行稳定性,在系统运行过程中可能会由于润滑不良、温度过高等问题导致轴承失效或退化,一旦轴承发生故障,设备的稳定性会随之下降甚至停机,所以对冲压电机轴承状态进行实时监测,及时了解轴承的运行状态,可以帮助电机检修人员及时制定维护及维修方案,对防止冲压车间生产出现损失具有重要的研究意义。本文基于冲压设备电机轴承振动信号,对冲压设备电机
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冲压电机轴承是伺服压力机中必不可少的元件,其运行状态直接影响伺服冲压机运行稳定性,在系统运行过程中可能会由于润滑不良、温度过高等问题导致轴承失效或退化,一旦轴承发生故障,设备的稳定性会随之下降甚至停机,所以对冲压电机轴承状态进行实时监测,及时了解轴承的运行状态,可以帮助电机检修人员及时制定维护及维修方案,对防止冲压车间生产出现损失具有重要的研究意义。本文基于冲压设备电机轴承振动信号,对冲压设备电机轴承进行故障诊断及剩余寿命预测,本文的主要工作如下:（1）针对冲压电机轴承振动信号中包含噪声较多等问题,本文构建了EAVGHSWD冲压电机轴承故障诊断方法,首先利用特征能量因子（FEF）来选取结构元素的最优尺度,在最优尺度下通过增强顶帽算子（EAVGH）对信号进行特征增强并去噪,将特征增强后的信号进行群分解（SWD）分解,通过峭度值选取包含原始信号信息最多的OC分量,对其进行包络分析实现对伺服冲压机电机轴承的故障诊断。通过冲压设备电机轴承外圈故障仿真信号分析和实验验证,结果证明该方法有效的提取出冲压设备电机轴承振动信号中的故障特征。（2）针对冲压设备电机轴承振动信号早期故障特征提取困难等问题,构建了一种基于CNN-TCN-Attention轴承剩余寿命预测网络模型。通过EAVGH顶帽算子对振动信号进行特征增强,将滤波后信号通过卷积神经网络（CNN）挖掘信号中的深层特征,将信号中的微弱故障特征进行深层提取,并且通过时间卷积网络（TCN）与注意力机制（Attention）相结合有效的选取出信号中的关键特征,提升模型的预测精度,通过实验验证以及不同模型对比,验证了该方法具有较高的预测精度。（3）最后将本文建立的故障诊断模型以及剩余寿命预测模型应用到实际工程下中的冲压设备电机轴承,验证了本文所建立的模型具有较好的工程应用性,对保证伺服冲压机稳定运行有实际意义。
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