【摘 要】
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在工业生产中,机械传动设备的安全运行是工业生产过程中的核心要求,设备故障可能会导致严重的经济损失乃至灾难性事故。轴承作为机械传动装置必不可少的零件,有必要对其进行监测与诊断。但是由于轴承恶劣的工作环境,例如强噪声、负载不平衡以及轴承自身多故障之间的相互耦合,对轴承可靠性诊断提出了挑战。随着人工智能的崛起,其在机器人、控制系统、模式识别等领域已取得了重大突破,所以,提出一类将人工智能算法与轴承故障诊
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在工业生产中,机械传动设备的安全运行是工业生产过程中的核心要求,设备故障可能会导致严重的经济损失乃至灾难性事故。轴承作为机械传动装置必不可少的零件,有必要对其进行监测与诊断。但是由于轴承恶劣的工作环境,例如强噪声、负载不平衡以及轴承自身多故障之间的相互耦合,对轴承可靠性诊断提出了挑战。随着人工智能的崛起,其在机器人、控制系统、模式识别等领域已取得了重大突破,所以,提出一类将人工智能算法与轴承故障诊断相结合的轴承故障抗干扰诊断方法具有重要意义。针对不同干扰源,本文在轴承故障抗干扰诊断方面主要开展以下三项研究工作。首先研究轴承多故障干扰条件下轴承故障诊断,本文提出了一种基于工业振动信号特征的新型诊断方法。该方法利用估计总体比例的方法自适应确定模型训练样本数目,保证了输入故障样本信息比例不失真;然后通过对时间序列片段进行随机组合并输入到卷积神经网络（Convolutional Neural Networks,CNN）的方式,解决了轴承故障非相邻信号信息提取不充分的问题,从而提升了模型对多故障的识别能力。接着研究噪声背景下轴承故障诊断,本文提出了一种基于特征融合和特征选择的轴承故障诊断方法。该方法将原始轴承振动信号的时域和频域的全局特征与CNN提取的局部特征相结合,充分利用轴承振动信号信息,克服了传统CNN易忽略信号整体的缺点。然后通过最大相关最小冗余特征选择算法（Max-relevance And Minredundancy,m RMR）从融合特征中选择鲁棒性强的鉴别特征,并用于支持向量机（Support Vector Machine,SVM）分类。最后通过对不同信噪比下的轴承数据进行实验分析,实验结果证明该方法在噪声环境下具有较好的鲁棒性。最后研究负载不平衡下小样本数据的轴承故障诊断,提出了一种基于梯度惩罚Wasserstein距离生成对抗网络（Gradient Penalty Wasserstein Generative Adversarial Network,WGAN-GP）和自注意力卷积神经网络（Convolutional Neural Network With Self-Attention Mechanism,Se CNN）的轴承故障诊断方法。该方法通过WGAN-GP生成与训练样本分布相似的新样本,丰富原始训练集,提升了基于深度学习模型的轴承故障诊断性能;然后在CNN的基础上通过增加自注意力机制进一步降低模型对负载不平衡的抗干扰能力。最后通过实验验证了该方法能够在负载不平衡下实现小样本数据的轴承故障精确诊断。
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