【摘 要】
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滚动轴承是旋转机械关键零部件之一,其运行状态直接影响设备的安全性和可靠性。因此对滚动轴承进行故障诊断和剩余寿命预测,既能避免设备意外事故发生,保障其安全稳定运行,又为后期维护计划的制定提供依据。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,主要内容如下:（1）针对传统滚动轴承故障诊断过于依赖人工特征提取,不满足当下机械大数据时代的自动化、智能化需求的问题,建立一种基于时序残差网络的滚
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滚动轴承是旋转机械关键零部件之一,其运行状态直接影响设备的安全性和可靠性。因此对滚动轴承进行故障诊断和剩余寿命预测,既能避免设备意外事故发生,保障其安全稳定运行,又为后期维护计划的制定提供依据。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,主要内容如下:（1）针对传统滚动轴承故障诊断过于依赖人工特征提取,不满足当下机械大数据时代的自动化、智能化需求的问题,建立一种基于时序残差网络的滚动轴承故障诊断方法。通过在时序卷积网络中添加残差连接构建时序残差块,集成三个时序残差块组成时序残差网络模型,该模型直接从时域振动信号上进行特征提取并学习,然后对轴承不同故障类型信号进行分类。使用公开的CWRU轴承故障数据集验证了模型故障诊断的有效性和准确性,结果表明该模型可以对不同损伤程度的轴承故障进行准确识别。又利用实验室的齿轮箱故障试验台,采集齿轮故障数据集,验证诊断模型的通用性,结果表明该模型也可以实现齿轮故障诊断。（2）针对滚动轴承剩余寿命预测方法存在的退化指标构建复杂,预测精度低等问题,建立一种结合深度残差网络（Deep Residual Network,DRN）和门控循环单元（Gated Recurrent Unit,GRU）的轴承剩余寿命预测方法。通过结合DRN和GRU网络构建DRN-GRU模型,模型直接用于滚动轴承的振动时域信号上,利用DRN部分提取振动信号的空间特征,再通过GRU部分捕捉振动信号的时序信息,获得更全面、更深层次的轴承退化特征信息,进而提高预测精度。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。（3）为进一步提高剩余寿命的预测精度,对DRN-GRU模型进行优化改进后提出DRN-Bi GRU预测模型。首先将模型的GRU层替换为双向门控循环单元（Bidirectional Gated Recurrent Unit,Bi GRU）,Bi GRU可以充分利用轴承退化状态前后两个方向上的相关信息并有效地进行层层之间的传递,改善模型的预测性能,然后通过多次实验确定最优的模型结构及参数值。最后使用PHM 2012和XJTU-SY轴承退化数据集分别进行验证,实验结果表明,模型预测精度得到提高而且还具有良好的泛化性能。
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