噪声环境下基于卷积神经网络的轴承故障诊断技术研究

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轴承是数控机床中的关键部件,其健康状态会影响机床加工精度、机床寿命以及事故发生几率,因此对轴承故障进行监测诊断,保证轴承平稳运行至关重要。本文以滚动轴承为对象,基于卷积神经网络研究噪声环境下轴承故障快速诊断技术,论文主要内容如下:建立了基于一维卷积神经网络的端到端故障诊断模型(CNNDM-1D),实现轴承振动信号特征提取和故障分类一体化。开展实验对模型结构和超参数进行优化,引入批量归一化改进,并验证了该方法可以使模型训练更加快速稳定。通过对比经典浅层模型和其他深度学习故障诊断模型证明了CNNDM-1D模型性能上的优势。建立了基于轻量化CNNDM-1D的抗噪快速诊断模型。针对CNNDM-1D模型参数量大的不足,提出了用局部稀疏结构卷积和全局平均池化分别代替普通卷积和全连接层的轻量化CNNDM-1D模型。针对噪声环境下模型诊断精度降低问题,设计了一维卷积去噪自编码器,并研究了随机破坏输入数据策略来增强轻量化CNNDM-1D模型的抗噪性。结合轻量化CNNDM-1D模型和一维卷积去噪自编码器模型提出了抗噪快速诊断模型。应用本文提出的抗噪快速诊断模型对本地实测轴承数据集进行分类验证。基于实验室自主搭建的轴承故障诊断实验系统建立了数据集,利用该数据集确定了轻量化CNNDM-1D模型的最佳结构方案。基于该数据集验证了一维卷积去噪自编码模型有良好的去噪性能,开展“一维卷积去噪自编码器+轻量化CNNDM-1D”抗噪快速诊断模型与其他抗噪模型的对比实验,证明了该模型在高噪声环境下诊断性能的优势。
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