【摘 要】
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滚动轴承作为机械设备的核心组成部分之一,广泛应用于各个领域,其健康状态直接影响到整个机械设备的运行状态,一旦发生故障,轻则影响设备寿命,重则造成安全事故。因此,对轴承的运行状态进行实时监测是进行可靠生产的必要条件。目前主流的故障诊断方法是基于深度学习的卷积神经网络（CNN）,然而该方法的内部运行过程不够直观,往往无法解释。此外,滚动轴承的运行环境极其复杂,滚动轴承往往在变工况下工作,定工况下的深度
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目,项目名称为“机理数据联合模型驱动的复合齿轮系统故障和寿命预测方法研究”,编号为52075182；
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滚动轴承作为机械设备的核心组成部分之一,广泛应用于各个领域,其健康状态直接影响到整个机械设备的运行状态,一旦发生故障,轻则影响设备寿命,重则造成安全事故。因此,对轴承的运行状态进行实时监测是进行可靠生产的必要条件。目前主流的故障诊断方法是基于深度学习的卷积神经网络（CNN）,然而该方法的内部运行过程不够直观,往往无法解释。此外,滚动轴承的运行环境极其复杂,滚动轴承往往在变工况下工作,定工况下的深度学习故障诊断方法可能会失效,并且基于特定工况所建立的故障诊断模型,在其他工况中往往难以取得较好的表现。因此,需要构建一种可解释性神经网络模型,并在此基础上,深入研究变工况下的滚动轴承故障诊断方法,主要研究内容包括:（1）结合CNN和双向长短时记忆（Bi LSTM）网络的优点,构建卷积双向长短时记忆网络（1D-CNN-Bi LSTM）,并提出一种用于一维卷积的表征可视化方法,从而构建一种具有可解释性的1D-CNN-Bi LSTM故障诊断模型。仿真和实验的诊断结果表明,所提模型具有良好的诊断能力和抗噪性,并且将表征可视化的结果与故障机理相结合,能够为深度学习下的故障诊断可解释性提供一种有效的手段。（2）针对滚动轴承实际工况复杂等情况,创建多尺度结构并引入残差块,构建基于双向长短时记忆的多尺度残差卷积神经网络。利用混合转速或混合载荷工况的滚动轴承数据集,将所提模型与其他模型进行对比,具有较好的诊断能力和稳定性。表征可视化的结果表明所提模型能够提取不同尺度信号中丰富、互补的特征,具有可解释性。（3）在跨转速或跨载荷工况的故障诊断问题中,以某工况的数据作为训练样本,另一工况的数据作为测试样本,利用跨转速或跨载荷工况的滚动轴承数据集进行故障诊断,诊断准确率与表征可视化结果验证了所提模型具有较好的泛化能力,但泛化性能随工况跨度的增加而降低。在跨转速且跨载荷的工况下,故障诊断实验结果还表明,模型泛化性能随训练工况数的增多而上升。（4）最后基于Python、Py Side2和Mongo DB等工具进行滚动轴承健康监测系统的开发,实现了用户登录、数据处理、故障诊断、可视化展示和存储等功能,具有较高的实用价值。
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