【摘 要】
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在工业场景下,旋转机械设备长期处于高负荷工作环境,其重要衔接部件滚动轴承容易发生故障。对滚动轴承进行故障诊断,能够确保机械设备的安全稳定运行。传统故障诊断以训练数据和测试数据服从同一分布为前提,否则训练好的模型会失效。在实际场景中,训练数据和测试数据往往存在分布差异,但是两者的数据特征具有相关性。因此,本文利用特征在训练集带标签数据与测试集无标签数据之间的可迁移性,提出基于特征迁移的无监督滚动轴承
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在工业场景下,旋转机械设备长期处于高负荷工作环境,其重要衔接部件滚动轴承容易发生故障。对滚动轴承进行故障诊断,能够确保机械设备的安全稳定运行。传统故障诊断以训练数据和测试数据服从同一分布为前提,否则训练好的模型会失效。在实际场景中,训练数据和测试数据往往存在分布差异,但是两者的数据特征具有相关性。因此,本文利用特征在训练集带标签数据与测试集无标签数据之间的可迁移性,提出基于特征迁移的无监督滚动轴承故障诊断方法。本文主要研究内容包括:首先,介绍了轴承故障诊断方法的背景意义,研究现状等内容;对本文所用到的相关算法原理以及涉及到的实验数据集进行详细叙述。其次,提出EEMD-TCA-SVM轴承故障诊断方法。通过EEMD对原始传感器信号进行处理,并计算81个统计特征,获得初始特征集;采用迁移成分分析算法最小化源域与目标域之间的边缘分布距离,减少源域与目标域之间的特征分布差异;最后采用多分类支持向量机识别故障类型。在CWRU和SQI-MFS轴承数据集上分别测试了此故障诊断方法在不同数据集以及混合数据集下的识别性能。实验表明,相比于传统故障诊断,该故障诊断方法在无监督状态下能够有效提高了轴承故障诊断的识别能力。然后,为了加快数据处理速度以及强化特征迁移效果,进一步提出FAEMD-BDA-SVM轴承故障诊断方法。在加快数据处理速度方面,通过可自适应调整窗口大小的顺序统计滤波器快速提取原始振动信号的上下包络线,在保障数据处理性能的同时极大地缩短了数据处理时间。在强化迁移效果方面,通过A-distance算法衡量源域与目标域之间的差异程度,动态调整边缘分布自适应与条件分布自适应的权重,最小化源域与目标域之间的边缘分布和条件分布距离,有效提升迁移效果。在CWRU和SQI-MFS轴承数据集以及两个数据集的混合数据集上进行实验,证明了该方法的优越性。最后,对本文研究进行了总结,并针对下一步研究方向进行了展望。本文有图29幅,表18个,参考文献84篇。
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