【摘 要】
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滚动轴承作为现代工业体系中不可或缺的部件,往往会因人为或客观原因产生失效或损坏,妨碍社会生产生活正常运行,因此保证滚动轴承正常运行是工业安全的一个重要环节。本文以声发射信号对轴承故障进行诊断,通过对声发射信号产生原理以及各特征参数意义的分析,提取故障滚动轴承声发射信号,并结合深度学习,挖掘各故障状态下原始声发射信号特征本质的深层次映射关系,完成了滚动轴承故障声发射信号的特征提取与智能诊断。本文以滚
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滚动轴承作为现代工业体系中不可或缺的部件,往往会因人为或客观原因产生失效或损坏,妨碍社会生产生活正常运行,因此保证滚动轴承正常运行是工业安全的一个重要环节。本文以声发射信号对轴承故障进行诊断,通过对声发射信号产生原理以及各特征参数意义的分析,提取故障滚动轴承声发射信号,并结合深度学习,挖掘各故障状态下原始声发射信号特征本质的深层次映射关系,完成了滚动轴承故障声发射信号的特征提取与智能诊断。本文以滚动轴承作为研究对象,通过QPZZ-II型旋转机械振动及故障模拟实验平台采集了无故障、保持架磨损故障、滚动体磨损故障、内圈磨损和外圈磨损故障五种故障声发射信号,并进行了数据验证,通过一定的预处理提取信号特征,通过对特征数据进行合理划分,获得神经网络训练所需的数据集,搭建合适的轴承故障诊断模型,并将故障样本成功应用于本文提出的故障诊断模型。首先构建的是基于卷积网络的轴承故障诊断模型。该网络通过设置一定的超参数,然后通过反向传播算法获得最优权重。通过对网络结构调整,进行对比试验,得到最优的诊断模型。实验结果表明,基于卷积网络的轴承故障诊断模型,平均识别准确率最高可达96.80%,可以良好的完成轴承故障诊断任务。其次提出了基于Conv-gru网络的轴承故障诊断模型,通过将循环神经网络中的门控单元与卷积操作结合在一起,解决了单纯的卷积神经网络对于时间特征不敏感的问题,通过对网络结构进行对比试验,得到了最优诊断模型。本文所采用Conv-gru网络对轴承故障的识别的准确率达到了99.13%,证明Convgru网络可以更好地对轴承故障进行分类,提升了轴承故障识别的准确率,其效果优于非深度BP网络与CNN网络。
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