【摘 要】
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轴承作为机械中常用关键部件,轴承故障严重掣肘主机的性能、寿命和可靠性。以往研究经验表明,对轴承故障进行诊断具有必要性、可行性和巨大的经济价值。本文将以深度学习模型为工具研究影响轴承故障诊断的因素,同时对方法进行改进、创新和应用。主要研究内容如下:第一,以两个经典的深度学习模型VGG-16和Res Net-50为工具,研究了故障位置、类型,轴承负载、转速,信号类型,网络深度,模型输入等对轴承故障诊断
【基金项目】
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国家自然科学基金,多故障耦合的变转速主轴承振动信号动态盲分离及性能退化趋势预测,项目号 52075031； 国家自然科学基金,热能动力技术重点实验室开放基金资助项目（TPL2019C02）；
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轴承作为机械中常用关键部件,轴承故障严重掣肘主机的性能、寿命和可靠性。以往研究经验表明,对轴承故障进行诊断具有必要性、可行性和巨大的经济价值。本文将以深度学习模型为工具研究影响轴承故障诊断的因素,同时对方法进行改进、创新和应用。主要研究内容如下:第一,以两个经典的深度学习模型VGG-16和Res Net-50为工具,研究了故障位置、类型,轴承负载、转速,信号类型,网络深度,模型输入等对轴承故障诊断的影响。第二,根据一维卷积神经网络基本理论、优化方法以及VGG-16和Res Net-50网络结构的启示,设计了一个由简单卷积块堆叠而成的精简一维卷积神经网络模型。将其用于轴承故障诊断,在数据实验中均取得了较高的诊断准确率,同时作为双线性池化特征融合网络的特征提取部分取得了良好的效果。第三,面对VGG-16和Res Net-50网络模型诊断精度有待提升的问题,加入注意力模块改进网络模型,实现了更高的轴承故障诊断精度。研究了注意力模块与Res Net-50网络结合位置对网络性能的影响,并将改进的Res Net-50用于双线性池化特征融合网络的特征提取网络。第四,面对变转速、变负载等复杂工况,采用双线性池化方法进行特征融合,提高模型的鲁棒性和泛化性。改进了分解双线性池化模块,提出了一维双线性池化模块,并基于这两种方法分别设计了两个特征融合模型,两个模型在变转速、变负载、模拟故障实验中均取得了较高的故障诊断准确率。第五,面对多传感器采集数据进行多源信息融合的需要,提出了一种基于OOBNet模型的二源信息融合方法,实现了基于声发射信号和振动信号融合以及声音信号和振动信号融合的轴承故障诊断。
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