【摘 要】
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在机械装备中,滚动轴承的运行状况直接影响到设备的安全性和可靠性。因此,滚动轴承的故障诊断和剩余寿命预测作为智能健康管理的重要手段,其对预防事故发生、保障装备的安全稳定运行具有重要的现实意义。本文运用深度学习方法开展滚动轴承故障诊断和剩余寿命预测研究,主要研究工作如下:（1）针对当前大数据时代,传统滚动轴承故障诊断过于依赖人工特征提取、无法满足自动化和智能化需求、并且无法高效地对大量数据进行处理和分
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在机械装备中,滚动轴承的运行状况直接影响到设备的安全性和可靠性。因此,滚动轴承的故障诊断和剩余寿命预测作为智能健康管理的重要手段,其对预防事故发生、保障装备的安全稳定运行具有重要的现实意义。本文运用深度学习方法开展滚动轴承故障诊断和剩余寿命预测研究,主要研究工作如下:（1）针对当前大数据时代,传统滚动轴承故障诊断过于依赖人工特征提取、无法满足自动化和智能化需求、并且无法高效地对大量数据进行处理和分析的问题,提出一种基于卷积神经网络（Convolutional Neural Networks,CNN）和Cat Boost算法相结合的轴承故障诊断方法。首先,将预处理后的数据经过CNN提取特征,提取的特征作为输入量,输入到该模型中,接着,导出训练后输出的模型参数,最后,使用Cat Boost方法对滚动轴承数据集进行分析。通过已公开的CWRU轴承故障数据集,验证了该方法的有效性和准确性,结果表明可以准确地识别不同损伤程度的轴承故障。（2）针对当前滚动轴承剩余预测方法存在的问题,即当网络模型结构过于复杂时预测精度会降低,并且伴随梯度消失的问题,提出一种优化深度残差网络的轴承剩余寿命预测方法。首先,将采集到的原始故障信号经过预处理,把原始时域振动信号转换到频域,然后对其进行线型函数归一化处理;通过选用VAE编码器将原始信号进行重构,提取其中间部分数据做降维处理的工作,用降维后的特征替换了原始信号的特征,并输入构建好的Res Net网络的卷积层中对深层退化特征进行加权赋值,接着,将加权后的特征输入到全连接网络中映射得到RUL预测值。选用优化算法训练得到最后的模型参数,防止模型过拟合。最后,使用PHM2012轴承加速度退化数据集验证了所提预测模型的有效性和准确性。
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