基于频域降采样和CNN的轴承故障诊断方法

在工业领域,设备运行过程中采集的原始故障信号具有强噪声以及多工况的特点,现有的基于数据的轴承故障诊断模型的抗噪能力与泛化能力相对较弱。针对以上问题,提出一种基于频域降采样(down-sampling)和卷积神经网络(CNN)的轴承故障诊断方法 Ds-CNN。频域降采样包含最大偏移降采样和噪声横截断两个部分,可以实现样本增强,降低样本在频域的差异性,同时减弱噪声对频域信号的影响。基于频域信号建立的CNN模型能够自动提取降采样后频域信号的故障特征,并完成对轴承故障的识别分类。实验结果表明,在强噪声环境和多工况条件下,与目前常用模型相比, Ds-CNN具有更高的识别准确率。     

轴承疲劳故障诊断方法的实验研究

基于多组轴承实际运行状态的监测实验，对信号变化特征作了全面描述，弥补了依据模拟故障试验的不足．通过多方面的分析、比较，得出了一套用于滚动轴承疲劳故障在线监测和诊断的有效方法．     

基于小波分析的轴承故障诊断研究

提出了基于正交变换的滚动轴承故障诊断新方法。利用正交小波基将滚动轴承故障信号变换到时间 -频率域 ,通过小波重构信号的希尔波特变换解调和包络谱分析 ,对轴承的故障进行了有效的诊断。文中实例证明 ,小波变换对处理非平稳信号具有很好的应用效果     

基于混合智能算法的轴承故障诊断系统设计

设计了基于多种智能方法的轴承试验机故障监测系统,该系统可实现轴承试验机的在线监测,对被试验轴承的的振动信号的时域与频域指标通过多种智能算法进行分析,从而实现轴承故障的综合实时诊断,整个试验过程数据通过网络传送到上位机进行显示并存储到数据库中。该系统在轴承生产企业得到了成功的应用。     

基于轻量级CNN的电机轴承故障诊断研究

针对深度学习在嵌入式或移动端设备中用于故障诊断时,受限于有限的硬件资源而又需要有足够的效率和精度的应用需求,提出基于轻量级卷积神经网络的电机滚动轴承故障诊断方法.首先对滚动轴承的振动信号数据集进行连续小波变换生成固定尺寸的时频图,并以此方式生成数据集输入网络进行训练.使用测试集进行测试,结果表明,所生成的故障诊断预测网络模型具有较高的识别精度和识别速度,准确率达到99％.通过验证噪声对网络的影响,表明所使用的网络具有较好的鲁棒性和泛化能力.     

基于轻量级CNN的电机轴承故障诊断研究

针对深度学习在嵌入式或移动端设备中用于故障诊断时,受限于有限的硬件资源而又需要有足够的效率和精度的应用需求,提出基于轻量级卷积神经网络的电机滚动轴承故障诊断方法。首先对滚动轴承的振动信号数据集进行连续小波变换生成固定尺寸的时频图,并以此方式生成数据集输入网络进行训练。使用测试集进行测试,结果表明,所生成的故障诊断预测网络模型具有较高的识别精度和识别速度,准确率达到99%。通过验证噪声对网络的影响,表明所使用的网络具有较好的鲁棒性和泛化能力。     

HHT方法在轴承故障诊断中的应用

为研究滚动轴承故障问题,将HHT(Hilbert-Huang transform)分析方法应用于轴承信号故障的提取。用HHT对复合信号进行了仿真分析,表明此方法分析信号的有效性。将HHT方法应用于轴承内外圈的故障诊断,结果表明,所求出的轴承故障的信息特征与理论计算吻合,表明了HHT方法能够有效的提取轴承故障的特征信息,提高轴承故障诊断率。这为类似机械零部件的故障诊断提供了参考。     

基于混合智能算法的轴承故障诊断系统设计

设计了基于多种智能方法的轴承试验机故障监测系统,该系统可实现轴承试验机的在线监测,对被试验轴承的的振动信号的时域与频域指标通过多种智能算法进行分析,从而实现轴承故障的综合实时诊断,整个试验过程数据通过网络传送到上位机进行显示并存储到数据库中.该系统在轴承生产企业得到了成功的应用.     

基于多维缩放和随机森林的轴承故障诊断方法

为快速准确识别轴承的运行状态,提出了一种基于多维缩放和随机森林的轴承故障诊断方法。该方法采用函数型数据分析,得到轴承振动信号自相关函数的拟合系数,构造故障特征集;使用网格搜索法优化随机森林参数,得到特征重要性排序;然后使用多维缩放方法对特征选择后的故障特征集进行降维;最后采用随机森林对降维后的故障特征进行诊断识别。为验证所提方法的有效性,开展了正常、内圈故障、外圈故障、滚子故障状态下的轴承振动实验,结果表明,函数型数据分析的特征提取方式能有效表征不同状态轴承振动信号的不同特征,与t分布随机邻域嵌入和主分量分析方法相比,多维缩放方法具有更高的类间距和类内距的比值,且优势明显,各类状态的诊断准确率均高达100%,较使用原始特征集的随机森林平均准确率提高了5%。     

基于WGAN和CNN的轴承故障诊断研究

轴承作为机械系统的关键部件,可以解析出整个机械系统的故障信息和健康状态,提出一种基于改进生成对抗网络和卷积神经网络的轴承故障诊断方法.首先通过小波变换将一维轴承振动数据转换为二维时频图像数据;然后经设计的改进生成对抗网络训练轴承的二维图像数据,将达到纳什平衡后生成的数据补充到原始数据中增加轴承样本数据;最后将扩充完成的数据集输入卷积神经网络进行训练.测试结果显示轴承故障诊断平均准确率达94%,验证了故障数据不充足时该方法用于轴承故障诊断的可行性.     

基于特征熵和优化SVM的轴承故障诊断方法

为了对轴承的故障进行有效的识别,提出基于特征熵和优化支持向量机的轴承故障识别新方法.利用EMD分解信号提取分解信号的能量熵,由于这些熵值之间冗余信息较为严重,因此选用主成分分析对这些熵信息进行约简,提取最有效的特征信息,作为支持向量机模型的输入.通过粒子群优化选取最优决策树构造最佳的支持向量机分类模型进行状态的识别和判定,提高了分类的精确度.通过一个滚动轴承的实例说明方法的有效性和准确性.     

基于PF能量特征和SVM的变速箱轴承故障诊断方法

内圈点蚀、外圈压痕是变速箱滚动轴承常见典型故障,为实现其快速、准确诊断,提出基于局部均值分解(Local mean decomposition,简称LMD)的PF(Product Function)分量能量特征和支持向量机(Support Vector Machine,简称SVM)相结合的变速箱滚动轴承诊断方法.将采集的振动信号进行LMD局部均值分解,获得若干个PF分量,并以计算的PF分量的能量熵作为特征量输入支持向量机,进行滚动轴承的故障类型的识别.通过对滚动轴承正常状态、内圈点蚀故障和外圈压痕故障的诊断效果对比分析表明,相对于基于神经网络的轴承故障诊断方法,基于PF分量能量特征和支持向量机的诊断方法有着更高的故障识别率.     

基于GAF和卷积神经网络的轴承故障诊断研究

针对深度学习在轴承故障诊断中出现的多分类时测试准确率低、数据集不足的情况,提出基于格拉姆角场(GAF)法和卷积神经网络(CNN)的轴承故障诊断模型以及采用重叠采样20%的方法扩充数据集。通过对轴承振动信号采用格拉姆角场法变换构建数据集,导入到搭建的六层卷积神经网络中实现故障分类。在搭建的CNN中测试了不同的轴承数据集以及不同数据长度下的测试准确率和抗噪性能。结果表明,在不同数据集的测试中,所搭建的模型最高测试准确率可达100%,搭建的CNN有着良好的性能,在多分类问题上具有较高的精度;扩充数据集的方法具有一定的可行性,可以有效提升模型的测试性能。     

基于BAS优化PNN网络的电机轴承故障诊断方法

针对电机轴承故障识别准确率不高问题,提出了一种天牛须搜索算法(BAS:Beetle Antennae Search)与概率神经网络(PNN:Probabilistic Neural Network)相结合的滚动轴承故障诊断方法.该方法结合LLE(Locally Linear Embedding)算法得到振动信号的敏感特...     

基于抗噪多核卷积神经网络的轴承故障诊断方法

针对噪声环境下滚动轴承故障难以诊断的问题,提出一种基于抗噪多核卷积神经网络（anti-noise multi-core convolutional neural network,AMCNN）的轴承故障识别新方法。首先,对滚动轴承振动信号进行预处理,得到数据样本,分为训练集和测试集;然后建立轴承寿命状态识别模型,将标签化的训练集数据样本输入AMCNN中进行训练;最后,将训练后的AMCNN模型应用于测试集,输出故障识别结果。在训练过程中,为抑制过拟合,对原始训练样本进行加噪处理;为提高模型抗干扰能力,将dropout层作为AMCNN的第一层。运用轴承实验数据对识别模型进行检验,通过对比验证,结果表明所提出的识别方法在高噪声环境下能更准确地实现轴承故障状态识别。     

轴承试验机监测及故障诊断系统的研究

给出了针对多台轴承试验机的微机在线监测及故障诊断系统的总体构成，重点讨论和分析了轴承故障诊断系统的软件功能和诊断结果．该系统具有实时性、可靠性和经济性突出等特点．     

泥浆泵轴承的故障诊断

为了掌握泥浆泵工作状态,测取3NB1300C泥浆泵正常工况和一些故障工况下动力端轴承的振动信号,对其进行共振解调处理后,进一步对所得的时域信号进行频域分析,得到了有价值的检测部件振动规律、一般特征以及故障特征,可用于泥浆泵的故障诊断.     

基于小波包-Elman神经网络的电机轴承故障诊断

根据电机滚动轴承振动信号的频域变化特征,通过小波包分析将轴承振动信号分解在不同的频带之内,以频带能量作为识别故障的特征向量,应用容错性强、动态性能良好的Elman神经网络建立从特征向量到故障模式之间的映射,实现电机轴承故障分类。仿真结果表明,采用小波包和Elman神经网络相结合的方法能更加有效地实现电机轴承的故障诊断。     

基于改进GAN算法的电机轴承故障诊断方法

提出一种基于改进GAN(生成对抗网络)的滚动轴承故障诊断方法,以振动信号作为主要依据,结合连续小波变换处理非平稳信号的能力和半监督生成对抗网络(semi-supervised generation adversarial networks,SSGAN)处理和识别图像的功能,在半监督生成对抗网络的基础上引入条件模型并对损失函数进行优化,指导生成器和判别器的训练.首次将改进GAN算法应用于故障诊断领域并利用其生成模型和半监督学习能力分别解决了样本数据不足和样本标记问题.实验表明,连续小波变换与改进GAN 结合的故障诊断方法与其他主流诊断方法相比能达到较高准确率.