【摘 要】
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旋转机械故障诊断技术的研究具有重要的科学和实践意义。研究旋转机械故障诊断技术有助于保障设备的安全运行,减少因故障导致的经济损失,并避免灾难性事故的发生。轴承作为旋转机械不可或缺的关键部件之一,对于确保机械设备的正常运行和延长其运行寿命起着至关重要的作用,但由于众多复杂因素的影响,如作业环境的恶劣和装配精度的不足,频发的轴承故障成为旋转机械运行中不容忽视的问题。因此,针对滚动轴承开展状态监测与故障诊
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（编号:52075435,52205127）； 陕西省自然科学基础研究计划重点项目（编号:2022JZ-30）； 西安理工大学博士学位论文创新基金资助项目（编号:252072105）；
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旋转机械故障诊断技术的研究具有重要的科学和实践意义。研究旋转机械故障诊断技术有助于保障设备的安全运行,减少因故障导致的经济损失,并避免灾难性事故的发生。轴承作为旋转机械不可或缺的关键部件之一,对于确保机械设备的正常运行和延长其运行寿命起着至关重要的作用,但由于众多复杂因素的影响,如作业环境的恶劣和装配精度的不足,频发的轴承故障成为旋转机械运行中不容忽视的问题。因此,针对滚动轴承开展状态监测与故障诊断的研究对于提高旋转机械的生产安全、可靠性、经济效益以及推动企业的发展具有关键性的作用。本文旨在探讨在滚动轴承故障诊断研究中,传统基于人工智能方法的局限性。本研究以印刷设备滚动轴承为研究对象,从时域和时频域两个方面出发,探索了基于目标检测理论的滚动轴承故障诊断方法,并通过多个实验验证了该方法的性能。此外,本文基于所提方法构建了印刷设备轴承故障诊断系统,以提高智能故障诊断方法的应用性能。本文主要的研究工作如下:（1）本文研究了一种基于故障特征域检测的滚动轴承故障诊断方法。该方法结合目标检测理论,利用轴承振动时域信号作为输入,重点提取由轴承结构的主共振频率主导的连续振荡脉冲,并寻找准确的故障特征与故障标签之间的映射关系。同时,该模型能够揭示复合故障与单一故障之间的关系,并在不使用复合故障样本训练模型的情况下实现单一故障和复合故障的故障诊断。本研究考察了不同结构和参数对模型性能的影响。同时,采用仿真和实验相结合的方法验证了该模型的有效性,实验结果表明该方法可实现准确的滚动轴承复合故障诊断。（2）根据轴承振动信号在时频域内具有稀疏性的特点,结合稀疏表示相关理论,本文提出了一种基于近端梯度下降算法的稀疏时频分析方法。该方法旨在获得具有高时频分辨率、高时频聚集性和无固有交叉项干扰的时频谱图。本研究利用仿真信号和实测轴承信号对该方法进行了测试,结果表明该方法的有效性得到了验证。此项研究提出了一种性能较好的信号预处理技术,为本研究后续以时频表示为输入的智能故障诊断方法奠定了基础。（3）本文研究了一种基于时频-区域卷积神经网络（Time frequency region-based convolutional neural network,TF-RCNN）的滚动轴承故障诊断方法。TF-RCNN是在目标检测领域的经典算法RCNN的基础上,结合时频表示技术进行改进的。该方法首先将轴承振动信号转换为时频谱图,然后利用TF-RCNN从时频谱图中自动定位并识别故障类型。为了提高模型的识别能力,本研究还引入了注意力机制,使模型能够更加关注时频谱图中有代表性的区域。本研究在实验室和现场采集的轴承数据上进行了实验验证,相比其他常用的故障诊断方法具有较高的准确率和鲁棒性。（4）本研究以典型的复杂旋转机械代表之一的印刷机为研究对象,搭建了印刷设备故障诊断实验平台,实现了多种类型故障轴承振动信号采集。在此基础上,利用该数据集对本研究提出的故障诊断方法进行测试。研究了“印刷机轴承状态监测与故障诊断系统”的总体框架,该系统包括印刷机部件振动信号采集管理系统和故障监测与决策系统,分别负责数据的获取、存储和分析。通过对系统的测试和匹配,验证了所提出的故障诊断方法的有效性和可靠性,为提高印刷机设备的运行效率和安全性提供了技术支持。
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