【摘 要】
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齿轮箱是旋转机械设备的重要组成部分,其可靠性直接影响着机械设备的运行安全,因此对齿轮箱进行健康检测和故障诊断研究对于工业生产具有重要意义。本文针对基于浅层机器学习的齿轮箱故障诊断技术过于依赖人工提取特征的好坏,不能满足现今机械“大数据“背景下的自动化、智能化需求的问题,重点研究了卷积神经网络（CNN）在齿轮箱故障诊断领域的应用。设计并实现了基于连续小波变换（CWT）和2D-CNN的齿轮箱故障诊断模
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齿轮箱是旋转机械设备的重要组成部分,其可靠性直接影响着机械设备的运行安全,因此对齿轮箱进行健康检测和故障诊断研究对于工业生产具有重要意义。本文针对基于浅层机器学习的齿轮箱故障诊断技术过于依赖人工提取特征的好坏,不能满足现今机械“大数据“背景下的自动化、智能化需求的问题,重点研究了卷积神经网络（CNN）在齿轮箱故障诊断领域的应用。设计并实现了基于连续小波变换（CWT）和2D-CNN的齿轮箱故障诊断模型。通过在齿轮箱动力学模拟实验台采集的振动信号,验证了CWT-CNN模型的有效性和优越性;通过对比试验,验证了批量归一化层能够起到加速模型训练的作用。对CWT-CNN模型各网络层进行可视化分析,直观地说明了其逐层提取特征的能力。针对CWT-CNN模型需要对输入信号变换为时频图,增加了诊断时间的问题,提出了基于1D-CNN的多分支CNN模型（MBCNN）。该模型直接将采集到的振动信号作为输入,且能提取到时域信号中不同时间尺度的信息。通过实验验证了MBCNN模型在信号噪声干扰比较严重的情况下,还具有很高的诊断准确率。通过模型分类可视化技术,分析了MBCNN模型的提取多时间尺度信息的能力。开发了齿轮箱故障在线诊断系统,该系统集成了本文提出的两个基于CNN的故障诊断模型,提供端到端的故障诊断解决方案。此外,该系统还集成了数据采集、在线诊断、网络模型可视化分析等功能模块。基于开发的故障在线诊断系统,在齿轮箱多种运行工况下完成了故障在线诊断测试。
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