【摘 要】
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滚动轴承是现代机械设备中最基础的零部件,在航空发动机、风机、电机、磨机等都有着广泛的应用,其运行状态对设备性能、剩余寿命、安全状态等有着重大影响,因此对滚动轴承的健康监测与故障诊断,具有十分重要的意义。基于此,本文提出了两种结合深度学习和先进信号处理的轴承故障诊断方法,该方法通过信号处理理论和神经网络模型,实现了滚动轴承的智能诊断。主要研究内容如下:（1）基于Hilbert-Huang变换和残差神
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滚动轴承是现代机械设备中最基础的零部件,在航空发动机、风机、电机、磨机等都有着广泛的应用,其运行状态对设备性能、剩余寿命、安全状态等有着重大影响,因此对滚动轴承的健康监测与故障诊断,具有十分重要的意义。基于此,本文提出了两种结合深度学习和先进信号处理的轴承故障诊断方法,该方法通过信号处理理论和神经网络模型,实现了滚动轴承的智能诊断。主要研究内容如下:（1）基于Hilbert-Huang变换和残差神经网络理论,提出了一种新的滚动轴承智能故障诊断方法。把信号Hilbert变换后的时频谱作为输入特征,利用深度学习中的残差神经网络模型进行深度训练。通过轴承实际数据对该方法进行了测试,验证了该方法是一种快速有效的故障诊断方法。（2）在利用变分模态分解（Variational mode decomposition,VMD）进行信号分解时,针对VMD分解时分解层数难以确定的问题,提出一种归一化排列熵（Permutation entropy,PE）阈值法,可避免原始信号欠分解或过分解情况的出现。同时,为了能在强环境噪声背景下准确的对故障进行特征提取,避免噪声干扰,提出利用互相关准则和峭度准则结合的原则对信号进行重构,实现原始信号的降噪。利用实际采集的航空发动机模拟试验器转子轴承数据进行了试验验证,分析结果表明,提出的方法实现了信号的特征提取并具有显著的的降噪效果。（3）将VMD降噪后的特征信号与一维卷积神经网络（Convolutional neural networks,CNN）结合,对轴承进行故障诊断。通过实际数据验证表明用降噪后的信号进行训练得到的模型具有较高的诊断准确度,是一种快速可行的方法。
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