【摘 要】
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工业系统的稳定性与安全性在生产过程中尤为重要,健康的设备运转在工业生产中决定了产量效益。因而建立有效的设备稳定监测系统是必然选择。随着数据信息的容量提升,常规信号
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工业系统的稳定性与安全性在生产过程中尤为重要,健康的设备运转在工业生产中决定了产量效益。因而建立有效的设备稳定监测系统是必然选择。随着数据信息的容量提升,常规信号处理的特征提取与状态诊断不能满足数据要求。专家经验模式处理扩容信息所需时间长,通用性不能有效保证。随着大数据的发展,可以利用数据信息优化自身结构,学习到更多数据特征。本文结合大数据优化策略,转变数据容量的影响,为数据故障诊断提供思路。本文以回转窑减速机轴承为研究对象,提出了利用卷积神经网络框架的轴承故障诊断模型DSCNN-GRU。首次将图像处理的深度可分离卷积用于一维振动信号研究当中。针对模型结构提出参数设计准则,并优化训练参数。结构运作是将原始振动信号数据直接通过数据划分、编码及标准化后输入模型,利用两层宽卷积与四层细卷积对长序列数据进行特征提取,下采样后的短序列输入GRU层,最后输出分类结果。训练完成后通过变负载测试和实测信号验证,旨在分析模型在变负载与噪声干扰情形下的泛化能力。提出利用时间卷积网络框架的DSTCN模型。可改善训练速度,减少网络参数,结构中通过堆叠变更的TCN残差块,利用扩张卷积增强了感受野,在不影响准确率的情形下简化了多层卷积结构。通过对比两模型的训练与测试效果,分析总结模型特点。为探究模型的性能,本文通过可视化技术理解模型结构及学习过程,将数据信息图像化表示,清晰的表述卷积神经网络的层次信息。包含对卷积核、卷积层输出与分类输出等可视化分析,从而获得对结构流程的直观表达。
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