基于字典学习与循环神经网络的滚动轴承故障诊断方法研究

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作为旋转机械的关键部件,滚动轴承运行状态直接关系到设备安全、生命安全及财产安全,对其进行状态检测与故障诊断具有重大意义。本文针对变工况环境下含噪滚动轴承故障诊断精度低、自适应性及兼容性差等问题,对基于字典学习与循环神经网络的故障诊断方法展开研究,主要工作如下:(1)针对含噪滚动轴承信号分解与降噪自适应性差的问题,提出了一种基于Atomtest原子有效性检验的字典学习信号分解方法。利用Atom-test原子有效性检验,优化以噪声抑制为目标的字典学习信号分解算法。通过Atom-test检验对字典初始化、字典更新以及学习迭代限制条件进行改进,并对分解后的信号使用自适应特征提取模块以适配后续诊断方法,故障仿真信号分析验证了重构信号的降噪有效性。(2)针对深度神经网络模型解释性差以及无法处理变工况数据的问题,提出了一种基于振动状态转移循环神经网络的滚动轴承故障诊断方法(E-STRN)。以滚动轴承为核心建立旋转机械的最小轴承核心模型,在此基础上构建基于GRU的振动状态转移网络STRN对轴承振动进行解耦,通过ATDL自适应特征提取模块与注意力机制对STRN中的相关干扰项进行表达(AN模块),搭建了基于E-STRN的故障诊断模型框架。仿真信号的分析表明,E-STRN具有变工况诊断兼容性与抗噪性。(3)对前述方法进行试验验证。分别利用变载荷轴承故障实验数据和6205轴承变转速故障实验数据验证E-STRN模型在轴承同工况、变工况,以及加噪情况下的适用性与优势,并研究了所提E-STRN方法对于滚动轴承故障诊断的特征提取全局可解释性与AN模块局部可解释性。
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