【摘 要】
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轴承作为离心泵的重要零部件,其运行状态若出现异常则会直接影响到设备的安全生产,严重情况下会造成重大财产损失以及人身安全事故。为了尽可能地减少轴承故障对离心泵运行性能的影响,改进传统故障诊断方法的不足,本文对比分析了工程应用中各类监测方法及诊断模型的优劣性,应用深度学习等相关理论对离心泵轴承的状态监测及故障诊断方法开展了深入研究。针对离心泵多轴承振动信号相互干扰、复杂工况下各类环境因素会影响到故障模
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轴承作为离心泵的重要零部件,其运行状态若出现异常则会直接影响到设备的安全生产,严重情况下会造成重大财产损失以及人身安全事故。为了尽可能地减少轴承故障对离心泵运行性能的影响,改进传统故障诊断方法的不足,本文对比分析了工程应用中各类监测方法及诊断模型的优劣性,应用深度学习等相关理论对离心泵轴承的状态监测及故障诊断方法开展了深入研究。针对离心泵多轴承振动信号相互干扰、复杂工况下各类环境因素会影响到故障模式识别能力的问题,本文以HTA150-500型号卧式离心泵的NU310ECP/SKF轴承为研究对象,提出了一种基于多源信息耦合编码与卷积神经网络（Multi-Source Information Coupling Coding and Convolutional Neural Network,MICC-CNN）的轴承故障诊断方法,设计了一套“离心泵轴承故障诊断系统”,并基于故障实验平台搭建了轴承故障库的数学模型,对系统性能进行综合评估,成功实现了针对离心泵轴承的智能故障诊断,解决了目前工程应用中轴承故障模式识别精度低、故障误判率高、寿命预测准确率低等工程实际问题,为故障诊断研究提供了一种先进、有效的解决思路。实验结果表明,基于MICC-CNN的“离心泵轴承故障诊断系统”可以有效采集轴承的振动传递信号,并区分其与外界干扰信号的不同特征,提升设备微弱信号提取的有效性、故障诊断的精准性、模型运算的鲁棒性,为工程应用提供重要的指导意义。
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