基于改進(jìn)殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的滾動(dòng)軸承故障診斷方法研究

基于改進(jìn)殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的滾動(dòng)軸承故障診斷方法研究基于改進(jìn)殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的滾動(dòng)軸承故障診斷方法研究

引言

滾動(dòng)軸承是工業(yè)領(lǐng)域中廣泛應(yīng)用的一種關(guān)鍵零部件，其運(yùn)行狀態(tài)對(duì)機(jī)械設(shè)備的安全運(yùn)行和壽命有著重要影響。然而，由于工作環(huán)境的嚴(yán)酷和長(zhǎng)期運(yùn)行的磨損，滾動(dòng)軸承往往容易出現(xiàn)故障。因此，及時(shí)準(zhǔn)確地診斷滾動(dòng)軸承故障，對(duì)于提高設(shè)備可靠性、降低維護(hù)成本具有重要意義。

近年來，深度學(xué)習(xí)技術(shù)在故障診斷領(lǐng)域取得了顯著的進(jìn)展，其在信號(hào)處理和特征提取方面的優(yōu)勢(shì)使其成為滾動(dòng)軸承故障診斷領(lǐng)域的熱門研究方向。在深度學(xué)習(xí)算法中，殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ResidualNeuralNetwork，ResNet）以其強(qiáng)大的非線性擬合能力和對(duì)抗性樣本的穩(wěn)定性而備受關(guān)注。

本文旨在研究一種基于改進(jìn)的殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的滾動(dòng)軸承故障診斷方法。首先，我們介紹了滾動(dòng)軸承故障的原因和特征。接著，我們?cè)敿?xì)闡述了殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理及其在滾動(dòng)軸承故障診斷中的應(yīng)用。然后，針對(duì)滾動(dòng)軸承振動(dòng)信號(hào)的特點(diǎn)，我們提出了一種改進(jìn)的殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，采用自適應(yīng)激活函數(shù)和批標(biāo)準(zhǔn)化技術(shù)，以提高模型的穩(wěn)定性和診斷準(zhǔn)確性。最后，我們通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了所提出方法的有效性，并與其他常用的故障診斷方法進(jìn)行了對(duì)比分析。

滾動(dòng)軸承故障特征分析

滾動(dòng)軸承的故障特征主要表現(xiàn)為振動(dòng)信號(hào)的變化。常見的滾動(dòng)軸承故障包括滾珠損傷、內(nèi)圈和外圈裂紋、保持架松動(dòng)等。這些故障在振動(dòng)信號(hào)中會(huì)呈現(xiàn)出不同的頻率成分和幅值變化，因此可以通過對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行分析來判斷滾動(dòng)軸承的工作狀態(tài)。

殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理及其應(yīng)用

殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種特殊的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型，通過引入殘差塊來解決深度網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練難題。其核心思想是將網(wǎng)絡(luò)的輸入與輸出之間的差異作為學(xué)習(xí)目標(biāo)，通過直接建模殘差學(xué)習(xí)難度較小的問題，從而加速網(wǎng)絡(luò)的收斂和提高準(zhǔn)確性。在滾動(dòng)軸承故障診斷中，殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以用于提取振動(dòng)信號(hào)中的故障特征，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化的故障診斷。

基于改進(jìn)殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷方法

針對(duì)滾動(dòng)軸承振動(dòng)信號(hào)的特點(diǎn)，本文提出了一種改進(jìn)的殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。首先，我們引入自適應(yīng)激活函數(shù)，用于提高模型對(duì)不同故障類型的識(shí)別能力。自適應(yīng)激活函數(shù)能夠根據(jù)不同輸入值的分布情況自動(dòng)調(diào)整激活函數(shù)的形狀，其能力更強(qiáng)于傳統(tǒng)的激活函數(shù)。其次，我們采用批標(biāo)準(zhǔn)化技術(shù)，用于加速網(wǎng)絡(luò)的收斂和提高模型的穩(wěn)定性。批標(biāo)準(zhǔn)化技術(shù)通過對(duì)每一層的輸入進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，使得網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練更加穩(wěn)定，避免了梯度消失和梯度爆炸的問題。

實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證與對(duì)比分析

為了驗(yàn)證所提出方法的有效性，我們選取了不同工況下的滾動(dòng)軸承振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。通過比較實(shí)驗(yàn)結(jié)果與傳統(tǒng)的濾波器和小波變換方法，我們發(fā)現(xiàn)改進(jìn)的殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法在滾動(dòng)軸承故障診斷中具有更高的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。此外，我們還對(duì)所提出方法的參數(shù)進(jìn)行了靈敏性分析，并優(yōu)化了參數(shù)設(shè)置，進(jìn)一步提高了模型的性能。

結(jié)論

本文基于改進(jìn)的殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提出了一種滾動(dòng)軸承故障診斷方法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法具有較高的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性，并且在不同故障類型的識(shí)別上有較好的性能。這一方法為滾動(dòng)軸承故障診斷提供了一種新的思路，具有重要的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。未來的研究可以進(jìn)一步探索不同的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和參數(shù)優(yōu)化方法，提高模型的性能通過引入自適應(yīng)激活函數(shù)和批標(biāo)準(zhǔn)化技術(shù)，本研究提出了一種改進(jìn)的殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型用于滾動(dòng)軸承故障診斷。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法在滾動(dòng)軸承故障診斷中具有更高的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性，并且在不同故障類型的識(shí)別上表現(xiàn)出良好