【摘 要】
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随着旋转机械在日常生活和工程应用中的地位日益升高,作为旋转机械中的关键部件滚动轴承也愈加值得广大学者进行研究。滚动轴承作为一种比较精密的零部件,它的运行状态直接影响着整个旋转机构的运转。一旦滚动轴承出现故障,轻则引起旋转机械运行不畅,效率低下,重则使得整个旋转机械陷入完全瘫痪,甚至直接危及操作人员的生命安全。因此在滚动轴承出现故障的初期及时诊断出来并进行处理是降低成本和风险的重要手段,然而在故障诊
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随着旋转机械在日常生活和工程应用中的地位日益升高,作为旋转机械中的关键部件滚动轴承也愈加值得广大学者进行研究。滚动轴承作为一种比较精密的零部件,它的运行状态直接影响着整个旋转机构的运转。一旦滚动轴承出现故障,轻则引起旋转机械运行不畅,效率低下,重则使得整个旋转机械陷入完全瘫痪,甚至直接危及操作人员的生命安全。因此在滚动轴承出现故障的初期及时诊断出来并进行处理是降低成本和风险的重要手段,然而在故障诊断时信号的噪声往往会影响到诊断的准确率。针对上述问题,本文基于传统降噪算法的缺陷设计了一种改良的降噪算法,并搭建一个卷积神经网络图像分类模型,联合小波分析方法进行强噪声背景下的滚动轴承故障诊断。论文的主要工作如下:首先对滚动轴承故障诊断的研究背景和研究意义进行简要介绍。分别从滚动轴承信号来源、信号处理方法、特征提取方法以及模式识别方法几个方面介绍国内外对于滚动轴承的研究现状。然后对滚动轴承的振动机理、故障特征及所含噪声特征进行介绍,并对采用的数据集进行介绍和划分。其次设计了一种基于自适应白噪声完全集合经验模态分解结合改进自适应小波阈值降噪（CEEMDAN-IAWT）的滚动轴承振动信号降噪算法。IAWT是在传统小波阈值降噪算法不能自适应选取小波基与分解层数以及阈值函数存在缺陷的基础上进行改进得到的。降噪算法通过CEEMDAN方法进行模态分解,再通过相关性分析筛选分量,然后使用IAWT算法对筛选出来的分量信号进行降噪处理,最后对处理后的信号进行重构。通过实验验证,降噪后信号的信噪比达到了11.0574d B,与原信号的相关度为0.9714,优于几种对比降噪算法。然后对信号进行特征提取。分别对短时傅里叶变换、S变换、连续小波变换进行算法介绍,并对小波变换方法的参数筛选指标进行介绍,通过模拟信号和滚动轴承信号检验各种时频分析方法对于滚动轴承振动信号的时频变换效果。经实验验证可知小波时频变换对于滚动轴承振动信号的时频分析效果最佳,因此选定其作为本文的特征提取方法并使用它对降噪后的信号进行小波时频变换。最后设计一种基于小波时频图的卷积神经网络分类识别模型。首先针对全连接方式带来的参数过多问题,引入全局均值池化方式,并通过实验确定最优卷积层数。其次搭建卷积神经网络图像分类模型,并通过实验对参数进行筛选,选定最合适的参数取值。最后,对生成的小波时频图进行分类识别验证网络的准确性和故障诊断效果,并设立对照组验证本文搭建网络模型的优越性。经实验验证,设计的网络模型识别准确率达到了97.66%。
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