【摘 要】
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随着工业4.0的到来以及智能制造技术的发展,机械设备运行时所产生的状态数据愈发增多。滚动轴承作为机械设备的重要组成部分,保障滚动轴承平稳正常的运行对于提升设备稳定性、保证工业生产的安全进行至关重要。滚动轴承失效具有形式多样、故障特征难以判别等问题,使用有效的故障诊断方法来保障滚动轴承安全稳定工作,在目前工业转型升级的大背景下显得十分重要。本学位论文针对滚动轴承的故障状态识别问题,在深度学习的相关理
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随着工业4.0的到来以及智能制造技术的发展,机械设备运行时所产生的状态数据愈发增多。滚动轴承作为机械设备的重要组成部分,保障滚动轴承平稳正常的运行对于提升设备稳定性、保证工业生产的安全进行至关重要。滚动轴承失效具有形式多样、故障特征难以判别等问题,使用有效的故障诊断方法来保障滚动轴承安全稳定工作,在目前工业转型升级的大背景下显得十分重要。本学位论文针对滚动轴承的故障状态识别问题,在深度学习的相关理论和方法的基础上,提出了基于CNN的滚动轴承故障状态识别方法,本论文主要研究工作和内容如下:（1）基于SPWVD特征提取与CNN的滚动轴承故障诊断方法针对轴承的振动信号与其故障类型存在对应关系复杂度高、难解耦的问题。利用CNN识别二维数据的优势,提出一种SPWVD和CNN相结合的滚动轴承故障诊断模型。对轴承振动信号进行SPWVD变换提取出时频特征,提取的特征使用CNN进行进一步特征识别与故障模式分类,建立起SPWVD-CNN故障诊断模型,利用CWRU轴承数据集验证了该诊断模型的可行性与有效性。（2）基于ESMD特征提取与MIL-1DCNN的滚动轴承故障诊断方法在提取信号二维时频特征提取结合CNN诊断的基本方法框架上,针对轴承振动信号具有一维时序性的特点,使用ESMD分解提取出信号中含有不同频率成分的IMF分量。选择对一维数据具有高效处理能力的一维卷积层,搭建具有多输入层的MIL-1DCNN的故障诊断模型。通过CWRU轴承数据集进行验证,证明了ESMD提取特征的有效性,MIL-1DCNN进行故障模式分类可行性。（3）基于1d-MCNN的端对端的滚动轴承故障诊断方法在一维卷积层的基础上,提出一种1d-MCL层,使用其构建出了1d-MCNN的端对端诊断模型。利用PSO算法和ABC算法进行超参数优化后,1d-MCNN模型能对不同负载工况轴承进行准确的故障模式识别,为端对端的诊断流程提出了一种新的方法。（4）基于1d-MCL-DANN的无标签跨工况滚动轴承故障诊断方法为解决实际工程设备采集的数据缺少标签的问题,以及实验室环境下轴承运行工况与实际存在差异的问题。引入迁移学习领域中的DANN网络,使用1d-MCL层构建DANN的特征提取器部分,构建了1d-MCL-DANN网络。模型使用有标签的源域数据和处于另一工况下无标签的目标域数据,实现了对无标签跨工况的迁移诊断,给无标签变工况环境下滚动轴承诊断提供了一种可行和具有研究意义的新方法。
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