【摘 要】
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旋转机械是工业生产的主要设备,转子系统作为旋转机械核心部件,对其进行故障诊断是保障安全生产,提高企业效益和避免造成经济财产损失的先决条件。转子系统往往在复杂工况下运行,背景噪声和多变的载荷使故障信息湮没在干扰信号中,导致故障特征难以提取。目前,基于数据驱动的循环神经网络（RNN）方法计算当前输出时结合历史信息的权重,拥有较强的时序数据特征提取能力,在故障诊断领域具有广阔的应用前景。本文针对转子系统
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旋转机械是工业生产的主要设备,转子系统作为旋转机械核心部件,对其进行故障诊断是保障安全生产,提高企业效益和避免造成经济财产损失的先决条件。转子系统往往在复杂工况下运行,背景噪声和多变的载荷使故障信息湮没在干扰信号中,导致故障特征难以提取。目前,基于数据驱动的循环神经网络（RNN）方法计算当前输出时结合历史信息的权重,拥有较强的时序数据特征提取能力,在故障诊断领域具有广阔的应用前景。本文针对转子系统在复杂工况下故障特征微弱难以提取的问题,结合循环神经网络和卷积神经网络,提出一种深度门控循环单元故障诊断方法,并以此方法为基础开发诊断系统软件。主要研究内容如下:（1）针对传统循环神经网络训练过程中存在的梯度消失和梯度爆炸现象,研究其改进门控循环单元网络（GRU）的时序处理方法,并结合卷积操作的特征提取能力,提出了深度门控循环单元的转子系统振动信号特征提取方法。（2）针对故障特征微弱难以提取的问题,利用卷积操作和门控循环单元网络提取特征、Softmax层进行分类,并通过实验确定模型最佳超参数,提出了转子系统一维振动信号故障诊断方法。（3）针对实际工况下强噪声和变转速等问题,首先通过重叠采样增强原始振动信号,然后引入注意力机制,提高模型对样本所有时间步的特征学习能力,提出了抗噪性和鲁棒性更强的故障诊断方法。（4）最后,基于Python编程语言和Flask框架集成本文所提故障诊断模型,开发了一款端到端的故障诊断系统。
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