多工况下滚动轴承的故障诊断研究

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随着生产制造过程日趋自动化与智能化,各机械产品之间的联系日益紧密,对设备监测与故障诊断的能力要求越来越高,单一设备完成任务所需执行的工序也越来越复杂。滚动轴承是各类旋转机械设备中不可缺少的支撑零件,在多工况(特指转速与载荷)约束下,滚动轴承往往经历变化的转速与载荷,加之数据信息的巨量化以及严重的背景噪声,阻碍了对轴承进行快速有效的故障诊断。本文针对多工况约束下的滚动轴承进行故障诊断研究,旨在提高多工况下轴承故障诊断的准确率,主要工作如下:(1)首先,搭建轴承试验台,收集多种工况下不同状态的滚动轴承振动加速度信号,为后续跨工况轴承故障识别提供数据支持。(2)针对多工况下滚动故障轴承标签数据稀少、大量无标签数据难以被有效利用的问题,提出一种基于改进后半监督深度信念网络的故障诊断方法。利用改进后的半监督深度信念网络训练较少的标签数据和大量无标签数据,提高待测数据的分类准确率。通过10种NSK6007ZZ滚动轴承试验数据与凯斯西储大学轴承试验数据验证,该方法能够提高轴承在多工况下故障诊断的准确率,并能降低训练模型过程中的梯度消失现象,提高无标签数据的利用率和故障分类识别成功的概率。(3)针对故障诊断模型迁移学习能力不足,难以适应大幅度工况跨度下的滚动轴承的故障诊断问题,提出一种将迁移成分分析与深度信念网络相结合的方法。该方法通过基于种群的粒子优化算法优化深度信念网络的网络结构,使神经网络模型自适应地调整神经节点参数,节约训练时间。同时使用极限学习机作为反向微调策略,精简网络结构,增大模型泛化性。模型自动训练完成后直接利用小波包分解后的信号进行输入测试。另外,该方法能够形成源域与目标域间有效的映射,通过该映射两域边缘分布趋于相同,源域与目标域间距离大大减少。对滚动轴承试验数据进行分析,结果表明:提出的方法能够提高多工况下的模型识别准确率、迁移学习能力以及识别效率。
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