【摘 要】
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旋转机械在我国工业装备中占着重要的地位,滚动轴承又是旋转机械的核心部件之一。滚动轴承在旋转机械中应用极其广泛,在能量转换中承担着重要的角色,是系统平稳运行的关键一环,也是整个机械最容易出现故障的部件。滚动轴承的工作环境比较恶劣,工作中往往处于高功率、高转速的工作环境,如果能够在轴承发生故障后及时的检测到故障信号并进行维护,可以防止后续的重大事故发生。但是机械设备常年处于强噪声环境中工作,滚动轴承的
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旋转机械在我国工业装备中占着重要的地位,滚动轴承又是旋转机械的核心部件之一。滚动轴承在旋转机械中应用极其广泛,在能量转换中承担着重要的角色,是系统平稳运行的关键一环,也是整个机械最容易出现故障的部件。滚动轴承的工作环境比较恶劣,工作中往往处于高功率、高转速的工作环境,如果能够在轴承发生故障后及时的检测到故障信号并进行维护,可以防止后续的重大事故发生。但是机械设备常年处于强噪声环境中工作,滚动轴承的有效信息常常被噪声湮没,利用传统的诊断方法很难从含有噪声的信号中准确地找到故障信号。集合经验模态分解(EEMD)是一种改进经验模态分解(EMD)的方法,可以很好地从含有大量噪声的信号中提取有效的故障特征,同时能够改进EMD的模态混叠的缺点,基于EEMD的Hilbert谱具有较高的分辨率。但是EEMD分解得到的固有模态函数(IMF)含有虚假成分,本文提出一种基于能量占比和相关系数的选取方法。该方法能够有效的去除IMF中的虚假成分,并通过轴承故障实验数据验证了选取方法的有效性。本文利用奇异值差分谱方法进行信号的去噪,对EEMD分解产生的IMF函数求取Hankel矩阵后进行奇异值变换,再根据故障信号的特点,保留最大差分谱值之前的奇异值进行重构。实验表明奇异值差分谱去噪方法能够很好地保留原信号的有用信息并去除噪声信号。再对经过降噪的信号进行特征提取,本文提取了时域特征、频域特征和时频域混合特征作为分类器的输入。基于稀疏分解的稀疏表示分类器能够有效地进行故障分类,稀疏分解分为稀疏编码和字典学习两步,字典学习得到的字典比分析字典能够更好地反映信号的内在结构,无需大量的先验知识,自适应性比较强,字典中每个原子都是典型的特征。贪婪算法和基追踪法都能够很好的求取稀疏系数,通过稀疏系数求解和字典学习的反复迭代,最后能够很好的将原始特征进行稀疏表达,每一类信号将会产生一个适用于本类信号的字典。利用稀疏表示分类器,通过判断信号的重构误差大小,来对样本进行归类,实现故障模式的诊断。本文也采用了深度置信网络实现故障的分类,深度置信网络是由多层RBM堆叠而成,训练分为两步,采用逐层的贪婪算法和反向的微调来学习网络的参数,深度置信网络的参数采用实验验证和经验公式求得,采用了先进行特征提取,后将提取的特征作为深度置信网络的输入的智能故障诊断方法,实现了对轴承内部滚动轴承十种不同类型故障的准确识别。最后本文通过模型比较,说明了深度学习在滚动轴承故障诊断中的优势。
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