【摘 要】
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本文以滚动轴承为研究对象,结合信号处理方法和深度学习知识,从多元信号特征提取的优越性、深度学习特征识别的准确性、诊断模型的实用性几个方面开展课题研究,并通过多个滚动轴承数据集验证所提方法的适用性。本文的研究重点有以下几个方面:（1）分析多元变分模态算法的分解原理,验证该算法的模态对齐、高斯滤波和准正交特性。针对算法的不足分析改进方向,为下一步多元信号故障特征提取做准备。（2）针对多元变分模态分解算
【基金项目】
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国家自然科学基金（61973262）； 河北省自然科学基金（E2019203146）； 中央引导地方科技发展资金项目（216Z2102G）；
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本文以滚动轴承为研究对象,结合信号处理方法和深度学习知识,从多元信号特征提取的优越性、深度学习特征识别的准确性、诊断模型的实用性几个方面开展课题研究,并通过多个滚动轴承数据集验证所提方法的适用性。本文的研究重点有以下几个方面:（1）分析多元变分模态算法的分解原理,验证该算法的模态对齐、高斯滤波和准正交特性。针对算法的不足分析改进方向,为下一步多元信号故障特征提取做准备。（2）针对多元变分模态分解算法关键参数依赖于人工经验设置而造成特征提取效果不佳的问题,提出一种新型自适应多元变分模态分解方法（Adaptive Multivariate Variational Mode Decomposition,AMVMD）。提出最小模态重叠分量指标,并将其设置为目标函数,采用灰狼算法对主要参数在优化空间内进行寻优处理,计算模态分量的判定指标,选取最佳模态进行包络分析,使用实验数据和仿真信号对所提模型进行验证。（3）针对多通道信号间环境噪声干扰而导致的仅采用信号处理方法对多故障类型特征识别准确率不佳的问题,提出一种基于AMVMD和逆残差神经网络相结合的滚动轴承故障诊断方法。采用AMVMD算法对原始信号进行分解,计算各个模态分量的能量熵,构造特征矩阵,将其输入逆残差卷积神经网络实现多故障特征的学习和识别,通过实验轴承数据集验证所提模型故障诊断的有效性。（4）针对变工况条件下滚动轴承复合故障诊断问题,提出一种基于AMVMD和多尺度卷积神经网络相结合的诊断方法。采用AMVMD算法对多元信号进行分解,提出多尺度卷积模块对模态分量中的有效故障信息进行重构,无需人为特征选取过程,通过深层次卷积进行故障特征拟合和识别,实现对不同工况下轴承单一、复合故障的高效诊断,使用两组实验数据,验证所提模型在变工况条件下对滚动轴承复合故障诊断的有效性和实用性。
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