【摘 要】
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轴承是动力装置中广泛应用的一类关键部件,其状态识别与剩余寿命预测技术一直是研究的热点内容。本文基于油液与振动信号融合参数,利用深度学习特征提取方法,并与支持向量机（SVM）相结合,研究了动力装备轴承关键部件状态识别与剩余寿命预测方法。主要研究内容包括:（1）在分析深度置信网络（DBN）、深度自动编码器（DAE）以及卷积神经网络（CNN）三种深度学习模型的原理、构成基础上,对其优缺点及适用范围进行了
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轴承是动力装置中广泛应用的一类关键部件,其状态识别与剩余寿命预测技术一直是研究的热点内容。本文基于油液与振动信号融合参数,利用深度学习特征提取方法,并与支持向量机（SVM）相结合,研究了动力装备轴承关键部件状态识别与剩余寿命预测方法。主要研究内容包括:（1）在分析深度置信网络（DBN）、深度自动编码器（DAE）以及卷积神经网络（CNN）三种深度学习模型的原理、构成基础上,对其优缺点及适用范围进行了对比,并结合对手写体数字集分类性能,选择了深度置信网络深度学习模型作为油液和振动数据的特征提取模型。（2）基于深度置信网络模型对油液、振动信号融合数据进行了可视化特征提取,并与原始数据聚类结果、人工提取特征聚类结果进行了对比分析,验证了深度置信网络具有良好的特征提取能力,为后续状态识别与剩余寿命预测提供了有效特征。（3）以支持向量机的分类和回归理论为基础,使用深度置信网络模型替代支持向量机分类模型用于滚动轴承的健康状态识别,建立了基于DBN与SVM轴承状态识别与剩余寿命预测流程。（4）通过多组轴承全寿命试验,获取轴承油液、振动信号数据,比较了采用支持向量机分类模型和深度置信网络模型对轴承的运行状态识别的效果,选择分类效果最优的DBN模型与支持向量机回归模型结合进行轴承剩余寿命预测,并通过实验数据对轴承状态识别与剩余寿命预测模型进行了实验验证。
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