在机械设备中,轴承是必不可少的组成部分,它的运转状况直接关系到整个设备的性能表现。因其实际的运行环境复杂多变,极易出现故障,如果不能及时发现并更换已经出现故障的轴承,可能会导致整个设备的异常状态,造成严重的经济损失,极端情况下甚至会危及人员的安全。因此,对轴承进行故障诊断研究是一个非常有意义的课题。近年来,随着深度学习技术的飞速进步,各种神经网络已被广泛应用于振动数据的故障诊断,并且具有极其可观的应用前景。相对之下,传统的故障诊断方法则包含三个步骤:特征提取、特征选择和模式分类。然而,这种方法往往依赖于专家经验和专业知识,人为干扰的存在导致诊断结果的不确定性较高,难以满足实际需求。此外,一些现有的故障诊断方法仍然存在着一定的缺陷。例如,传统的单一网络模型在特征提取方面缺乏足够的可区分性,同时其对噪声的抗干扰能力较弱,这使得其在故障诊断精度方面表现不佳。随着神经网络模型的不断发展和优化,模型的复杂度和层数也在逐渐提高,导致训练所需时间大幅增加。另外,神经网络模型的黑盒特性使得其诊断结果的解释性较差,有时难以被人们信任,这也成为该方法在机械行业内推广和应用的障碍。作为对上述问题的解决方案,本文提出了一项基于神经网络的轴承故障诊断方法,其主要工作包括以下几个方面。1.提出一种新的数据增强方法,称为“重叠下采样”方法,以在增加数据样本数量的同时减少每个样本的数据量,从而有效减少神经网络训练所需的时间。该方法利用固定大小的滑窗对原始振动信号进行裁剪,并对每个裁剪后的样本进行下采样处理,从而减少每个样本的数据量。实验结果表明,该方法可以有效地增加样本数量,提高故障诊断的准确率,并缩短网络的训练时间。2.提出一种新的轴承故障诊断方法,基于多尺度卷积神经网络,旨在提高特征的学习能力。该方法采用重叠下采样处理后的一维振动信号作为输入,利用多个通道不同尺寸的卷积核对信号进行特征提取,然后将提取的特征通过逐元素乘积的方式进行融合。最终,通过归一化指数函数实现轴承故障的诊断。实验结果表明,该方法具有较好的特征提取能力,能够有效提高故障诊断的准确性和鲁棒性。3.提出一种基于注意力模块的卷积神经网络-双向门控循环单元的滚动轴承故障诊断方法,通过引入注意力机制,消除了冗余特征对故障诊断的影响,从而有效提高了故障诊断的自适应能力。与传统的多尺度轴承故障诊断方法不同,该方法利用注意力机制对提取到的不同特征进行加权融合处理,并通过双向门控循环单元进一步提取信号中的时序特征,最终使用归一化指数函数实现故障分类。实验结果表明,该方法在不同的数据集上表现良好,对于冗余特征的干扰具有一定的克服能力,从而提高了故障诊断的准确率、抗噪性和自适应性。