基于机匣信号的滚动轴承故障卷积神经网络诊断方法

针对在滚动轴承故障激励下的机匣微弱故障特征,提出了基于卷积神经网络(CNN)的故障诊断方法。利用矩阵图法、峭度图法以及小波尺度谱法3种振动信号的预处理方法,将一维原始信号转换为图像信号;利用卷积神经网络对故障进行识别。通过比较分析发现:通过连续小波尺度谱更易提取滚动轴承的故障特征,其故障识别率达到95.82%,均高于其他几种振动信号预处理方法;由于卷积神经网络可以利用深层网络结构自适应地提取滚动轴承故障特征,比传统支持向量机(SVM)方法的故障识别率高约7%。结果证明了该方法的有效性与可行性,且具有较好的泛化能力和稳健性。      

多源数据融合与改进注意力机制的轴承智能故障诊断

单一传感器信号不能全面表达机械设备的运行特征且容易受到自身品质、性能的影响,为此本文提出了一种多源数据融合与改进注意力机制相结合的滚动轴承智能诊断方法。采集不同位置的传感器振动信号作为模型的输入向量,每一个传感器信号作为一个通道,将多通道信号同时送入模型特征输入层;引入改进注意力机制建立各通道和空间动态权重参数,随着模型训练,不断增强故障特征、弱化无用特征;运用深度卷积神经网络模型的卷积、池化等操作将多传感器信号进一步融合并提取故障特征,输出诊断结果。在进行滚动轴承故障诊断实验时,该方法诊断准确率达到100%,高于准确率最佳值为97.42%的单传感器。与其他方法相比,本文方法可以自适应融合多传感器数据以满足诊断任务的要求,具有良好的自适应性和鲁棒性,为滚动轴承的故障诊断提供了一种可行的方法。     

基于卷积门控循环网络的滚动轴承故障诊断

针对许多基于深度学习的滚动轴承故障诊断方法在小样本数据集下诊断性能下降的问题,提出一种基于卷积门控循环神经网络的轴承故障诊断模型。该模型使用两层的卷积网络来从输入信号中提取特征,同时使用tanh函数作为激活函数,且池化层使用大池化核来进行重叠下采样。将所提取得到的高层特征连接到双向门控循环网络。合并循环网络正向和逆向的最后一个状态,并连接一层全连接层进行输出。选用凯斯西储大学的轴承故障数据集来验证模型在小样本数据集下的诊断性能,实验结果表明,相比于其他类型的模型,该模型在仅有20个训练样本的情况下依然保持97%的识别准确率。      

基于卷积双向长短期记忆网络的轴承故障尺寸估计

基于振动监测数据的航空发动机滚动轴承损伤大小识别,对于研究滚动轴承故障演化、故障预测和故障诊断具有重要意义。针对传统模型对先验知识依赖性高、特征提取不充分、故障尺寸训练类别有限等问题,提出了一种基于深度学习的滚动轴承损伤尺寸预计方法,能够对训练过程中未出现的中间尺寸进行准确识别。在经典模型的基础上,搭建了一种深度卷积网络与长短期记忆网络组合模型,该模型可对轴承振动信号的多维特征与时序特征进行充分提取,实现轴承故障的智能和高效诊断。最后,利用滚动轴承加速疲劳试验机,进行了多种转速与损伤尺寸下的滚动轴承故障试验,基于试验数据进行了方法的比较,结果表明,该组合网络的在正常和加噪的情况下预测精度分别达到99.94%和98.67%,较单独的深度卷积网络、长短期记忆网络及其他模型精度更高,比较结果充分表明了本文所提方法的优越性。     

基于CWT-CNN的齿轮箱运行故障状态识别

针对传统故障诊断中提取的特征不具有自适应能力、很难匹配特定故障的问题,提出了一种基于连续小波变换（CWT）和二维卷积神经网络（CNN）的齿轮箱故障诊断方法。该方法对齿轮箱故障振动信号采用连续小波变换构造其时频图,以其为输入构建卷积神经网络模型,通过多层卷积池化形成深层分布式故障特征表达。利用反向传播算法调整网络各层的结构参数,使模型建立从信号特征到故障状态之间的准确映射。在不同工况和不同故障状态下的实验中,故障识别准确率达到了99.2%,验证了方法有效性。采用这种自适应学习信号中丰富的信息的方法,可以为故障诊断智能化提供基础。      

基于WPD-KVI-Hilbert变换相结合的滚动轴承早期故障特征精准识别

为了能够有效地从轴承早期故障激励的高频振动信号中提取出故障特征信息,基于最优小波包基选取方法和峭度值最大筛选原则,提出了一种改进的小波包分解（WPD）、峭度值指标（KVI）与Hilbert变换相结合的滚动轴承早期故障特征识别方法。计算选取最优小波包基,确定分解层数;采用WPD方法对轴承故障振动信号进行分解,获得若干个Node分量;基于峭度值指标最大原则筛选出有效的Node分量进行信号重构;对重构信号进行包络解调分析,提取出故障特征频率对轴承故障进行诊断。采用建立的方法对凯斯西储大学滚珠轴承外圈、内圈故障实验数据和自行开展的滚棒轴承外圈、滚动体故障实验数据进行了分析与诊断。研究结果表明：该方法能够有效提高故障信号高频分辨率、保留周期性冲击成分,并能准确有效提取出滚珠和滚棒轴承故障特征频率的1~7倍频及其与轴转频调制的系列边频带频率,实现对滚动轴承故障特征的精准识别与故障诊断。     

基于声学信号与视觉转换器的滚动轴承故障诊断方法研究

航空机载设备的可靠性对航空运输安全至关重要。针对航空机载设备上的滚动轴承故障，本文提出一种声学信号与视觉转换器（ViT）相结合的滚动轴承故障诊断方法。首先，将采样获得的滚动轴承声信号通过短时傅里叶变换转换为时频图。其次，将时频图按时序分割，作为ViT的输入。ViT通过多注意力机制提取图像块中的信息并输出数据。最后，输出数据通过多层感知机实现对不同类别的滚动轴承故障识别。试验表明，相较于传统的基于卷积神经网络和长短时记忆网络的滚动轴承故障诊断方法，本文所提方法的滚动轴承故障诊断准确率更高，为航空机载设备的轴承故障诊断提供了一类新方法。     

基于小波包分析与多核学习的滚动轴承故障诊断

为了更准确地诊断滚动轴承故障,提出了一种基于小波包分析与多核学习的滚动轴承故障诊断方法.该方法首先对振动信号进行3层小波包分解,将振动信号分解为不同频带的信号,提取各频带的相对能量特征,构建特征向量;然后采用多核学习算法从训练样本集中学习核函数与分类器;最后使用训练出的分类器识别滚动轴承故障类型.为了验证方法的有效性,进行了滚动轴承故障诊断实验,实验结果表明该方法的故障诊断准确率达到98.25%,与传统的基于小波包与支持向量机的滚动轴承故障诊断方法相比,其故障诊断准确率更高,同时由于避免了核函数的选择问题,该方法更便于实际应用.      

基于VMD-CWT和改进CNN的直升机轴承故障诊断

由于直升机自动倾斜器滚动轴承振动信号具有非平稳、非线性特点,并夹杂非敏感故障特征信息,导致网络模型对周期信号过于敏感,不能充分利用故障信息的问题;针对此问题,提出一种变分模态分解(VMD)与连续小波变换(CWT)联合提取敏感故障特征的方法。研究表明:在相同模型训练下,该方法相对其他方法最高可提升模型准确率20.8%。为了解决卷积神经网络(CNN)进一步提高故障识别精度难的问题,提出一种基于K最近邻(KNN)改进的CNN的模型,在课题组和西储大学公开轴承数据集验证,测试精度达到99.8%和100%,可有效实现直升机自动倾斜器滚动轴承的故障诊断。     

基于EMD样本熵-LLTSA的故障特征提取方法

针对振动信号的非线性、非平稳性以及微弱故障特征难以提取的问题,提出了一种基于经验模态分解(EMD)、样本熵和流形学习的故障特征提取方法.该方法将EMD、样本熵和流形学习相结合.首先,利用EMD的自适应多分辨率的特点计算分解得到的IMF(固有模态函数)信号的样本熵,初步提取滚动轴承状态特征值;然后利用流形学习方法对初步的提取的滚动轴承状态特征进行进一步的提取;最后利用支持向量机(SVM)对该特征提取方法进行分类评估,并将该方法运用在滚动轴承故障诊断实验中,实验证明该特征提取方法与基于小波包样本熵的故障诊断方法相比具有很好的聚类性能,且对于SVM的分类结果可达100%,在降低了特征数据的复杂度的同时,增强了故障模式识别的分类性能,具有一定的优越性.     

滚动轴承故障诊断的品质因子可调小波重构方法

针对轴承早期故障诊断困难的问题,提出了基于信号共振稀疏分解与品质因子可调小波重构的滚动轴承故障诊断方法.该诊断方法首先对轴承故障信号进行共振稀疏分解获得高共振分量和低共振分量;然后对低共振分量进行品质因子可调小波重构,并结合峭度分析,筛选出最佳分析信号;最后对最佳分析信号进行希尔伯特解调分析,从而提取滚动轴承故障特征信息.通过对仿真信号和实际故障信号进行分析,该方法能有效提取轴承故障信号中的冲击成分,凸显故障特征.      

基于小波相邻系数降噪的滚动轴承早期微弱故障时频特征提取

将小波相邻系数降噪与时频小波切片变换（FSWT）相结合用于滚动轴承的早期微弱故障时频特征提取，通过对滚动轴承加速疲劳试验早期微弱故障振动数据进行分析，结果表明:小波相邻系数可以有效降低淹没滚动轴承早期微弱故障特征的背景噪声；时频小波切片变换方法能有效提取出经小波相邻系数降噪后振动信号的时频特征，即滚动轴承发生故障时的特征频率及其谐频成分，验证了所述方法的有效性.此外，通过与谱峭度时频分析结果的对比，证明所述方法更能准确扑捉到滚动轴承发生早期微弱故障时的时频特性，突出了所述方法的优越性.      

基于一维卷积神经网络和SoftMax分类器的风电机组行星齿轮箱故障检测

将卷积神经网络引入风机故障检测领域,设计了一种一维卷积神经网络的结构,并和SoftMax分类器相结合构造了一种双层智能诊断架构。一维卷积神经网络用于行星齿轮箱数据的特征提取,SoftMax分类器对提取的特征进行分类。与传统智能算法相比,该方法具有训练样本少,可直接使用原始数据训练网络;计算效率高,可以适应实时诊断的需要。试验结果证明,该方法可以有效地诊断出不同工况下的行星齿轮箱中的齿轮故障。     

多通道相关-自适应轴承故障诊断方法

提出了多通道相关-自适应共振解调(MCC-ARD)方法 ,该方法使用冗余信号源采集故障信息,并利用谱峭度(SK)优化经验模态分解(EMD)的分解效率,根据互相关系数更加合理地选择本征模态函数(IMF)分量完成重构,对重构IMF进行包络解调,实现对滚动轴承的故障诊断。通过对多通道相关-自适应共振解调方法的实测数据分析,结果表明:该方法不仅克服了单一信号源系统修正能力差的缺陷,而且相频谱辨识率为传统EMD结合谱峭度共振解调方法的2.7倍,对滚动轴承故障的诊断结果更加清晰、准确。