【摘 要】
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随着工业信息化的飞速发展,机械设备朝着智能化、网联化、复杂化的方向快速迭代,其集成度、精密度也在不断提升。滚动轴承作为旋转机械中的重要支撑零部件,对设备的稳定运行起着至关重要的作用。滚动轴承一般与轴、轴承座等零部件紧密连接,当滚动轴承发生故障时,其振动信号通常由多个振动信号和噪声共同作用形成。因此,对滚动轴承的振动信号进行故障特征提取时往往较为困难,进而造成故障特征提取和故障分类错误。针对以上问题
【基金项目】
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国家重点研发计划项目专项:“游乐园和景区载人设备全生命周期检测监测与完整性评价技术研究”（2016YFF0203100）； 河南省科技攻关项目:“数控机床电主轴故障机理与智能诊断方法研究”,项目编号:202102210075； 横向课题:风力发电机组故障诊断系统与噪声抑制研发；
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随着工业信息化的飞速发展,机械设备朝着智能化、网联化、复杂化的方向快速迭代,其集成度、精密度也在不断提升。滚动轴承作为旋转机械中的重要支撑零部件,对设备的稳定运行起着至关重要的作用。滚动轴承一般与轴、轴承座等零部件紧密连接,当滚动轴承发生故障时,其振动信号通常由多个振动信号和噪声共同作用形成。因此,对滚动轴承的振动信号进行故障特征提取时往往较为困难,进而造成故障特征提取和故障分类错误。针对以上问题,本文对滚动轴承的振动信号处理方法和故障识别方法进行了研究,提出了基于相似度-峭度综合指标的辛几何模态分解（Symplectic Geometry Mode Decomposition Base on Similarity and Kurtosis,SGMD-SK）的故障特征提取方法和基于卷积注意力模块的一维残差网络的故障识别方法。本文具体的工作内容如下:（1）对信号分解方法进行了研究,重点对SGMD方法进行了介绍。将SGMD与EMD、LMD及VMD等方法进行对比,通过仿真分析和实验分析,验证了辛几何模态分解方法在抗模态混叠能力和抗噪声能力方面的优越性。（2）冲击信号的峭度较大,但SGMD仅仅依靠相似度准则进行分量重组,未将峭度指标考虑在内。为了使重构的分量包含更多的冲击特征,本文提出了SGMD-SK,该方法使用相似度-峭度综合指标来改进SGMD,并通过实验验证了该方法的有效性。（3）滚动轴承的振动信号中含有大量的噪声,且单通道的振动信号难以全面反映故障信息。针对以上问题,本文进一步提出了全矢SGMD-SK与FastICA的故障特征提取方法,该方法能够降低信号中的噪声、增强冲击特征并充分反映滚动轴承的故障特征。（4）基于特征向量的故障识别方法存在滚动轴承故障特征提取复杂、信号之间复杂关系不易描述、故障识别准确较低及过程繁琐等问题。为了解决上述问题,本文提出了一维残差网络模型ResNet10并实现了端到端的故障识别。为了进一步提升准确率,提出了基于卷积模块注意力模块的一维ResNet10网络模型。实验结果表明了该模型的滚动轴承故障识别准确率进一步提升到了99.86%;在不同负载下对滚动轴承进行故障识别时仍能达到较高的准确率。
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