【摘 要】
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滚动轴承作为“工业的关节”在工业领域应用广泛,但在高速重载长时间恶劣的工作环境下容易发生疲劳和故障,从而影响整个设备的安全稳定运行,因此对滚动轴承进行实时状态监测和准确高效地故障诊断具有极其重要的意义。本文以滚动轴承为研究对象,采用最大相关峭度解卷积、变分模态分解、包络谱分析等信号处理方法对信号进行降噪和故障特征提取,并使用改进的堆栈稀疏自编码器对轴承故障模式进行识别。论文主要的工作内容如下:(1
【基金项目】
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安徽省科技重大专项:基于声振信号特征识别的高铁运行安全车载故障监测与预警系统(No:17030901049);
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滚动轴承作为“工业的关节”在工业领域应用广泛,但在高速重载长时间恶劣的工作环境下容易发生疲劳和故障,从而影响整个设备的安全稳定运行,因此对滚动轴承进行实时状态监测和准确高效地故障诊断具有极其重要的意义。本文以滚动轴承为研究对象,采用最大相关峭度解卷积、变分模态分解、包络谱分析等信号处理方法对信号进行降噪和故障特征提取,并使用改进的堆栈稀疏自编码器对轴承故障模式进行识别。论文主要的工作内容如下:(1)针对滚动轴承在实际工作时不同故障类型数据难以获取的问题,开展滚动轴承加工故障试验,为项目中方法学的建立提供数据支撑。对采集到的振动信号进行时域分析和功率谱分析,试验结果表明,常用的信号分析方法在处理具有噪声干扰的信号时具有很大的局限性。(2)针对轴承信号在强背景噪声下难以对其故障模式进行有效识别的问题,提出一种自适应最大相关峭度解卷积-变分模态分解(MCKD-VMD)的滚动轴承故障诊断方法。结合MCKD和VMD的优点,对轴承原始振动信号进行降噪和分解,选取WK值最大的模态分量进行包络谱分析,通过实测信号验证本方法的有效性。同时,针对MCKD中解卷积周期和滤波器长度有效选取的问题,使用灰狼优化算法(GWO)对其进行自适应选取;针对VMD中分解层数确定的问题,采用有效加权峭度指标(EWK)确定其分解层数。(3)针对传统故障诊断方法依赖特征设计和专家经验的问题,提出一种基于改进的堆栈稀疏自编码器的轴承故障诊断方法。首先构建深度神经网络轴承故障诊断分类模型并通过天牛须搜索优化算法(BAS)对模型中的超参数进行自适应选取;其次对轴承加工故障试验数据进行多源特征提取并建立数据集,使用训练集对构建的BAS优化堆栈稀疏自编码器(BAS-SSAE)的模型进行训练,并通过测试集验证模型的故障诊断分类能力;然后采用t-分布邻域嵌入算法(t-SNE)表明构建的模型能够对原始数据进行特征优化,挖掘出更具有辨识能力的特征;最后将BAS-SSAE模型与随机参数SSAE模型、SAE模型、K最近邻(KNN)、支持向量机(SVM)进行对比,结果表明该方法在滚动轴承故障诊断方面更具优越性。
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