基于一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的滾動軸承自適應(yīng)故障診斷算法

基于一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的滾動軸承自適應(yīng)故障診斷算法基于一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的滾動軸承自適應(yīng)故障診斷算法摘要：滾動軸承是旋轉(zhuǎn)機械中重要的傳動元件之一。由于工作環(huán)境的復(fù)雜性以及運行負荷的變化，滾動軸承容易因故障而引起設(shè)備故障和停機。因此，對滾動軸承故障進行準(zhǔn)確診斷具有重要意義。本文提出了一種基于一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的滾動軸承自適應(yīng)故障診斷算法，利用滾動軸承的振動信號作為輸入。該算法能夠自動學(xué)習(xí)滾動軸承振動信號的特征，并通過訓(xùn)練模型進行故障分類診斷。實驗結(jié)果表明，該算法在滾動軸承故障診斷方面具有較高的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。1.引言滾動軸承是機械設(shè)備中常見的關(guān)鍵組件之一，其故障將嚴(yán)重影響設(shè)備的性能和可靠性。因此，及早發(fā)現(xiàn)和診斷滾動軸承故障對機械設(shè)備的正常運行和事故防范具有重要意義。在傳統(tǒng)的滾動軸承故障診斷方法中，通常采用手動提取振動信號的特征，并使用機器學(xué)習(xí)算法進行分類。然而，由于滾動軸承故障模式復(fù)雜多樣，手動提取特征往往受限于人工經(jīng)驗，導(dǎo)致診斷準(zhǔn)確度較低。為了解決這一問題，本文提出了一種基于一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的滾動軸承自適應(yīng)故障診斷算法。2.方法2.1數(shù)據(jù)采集和預(yù)處理本文采集了滾動軸承不同工況下的振動信號作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)。在數(shù)據(jù)采集過程中，使用加速度傳感器對滾動軸承的振動信號進行采集，并通過模擬濾波器對信號進行預(yù)處理，去除高頻噪聲。然后，將信號進行標(biāo)準(zhǔn)化處理，以確保輸入數(shù)據(jù)具有相同的尺度。2.2一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)本文提出的一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型由卷積層、池化層和全連接層組成。卷積層用于提取輸入信號的局部特征，池化層用于減少特征維度，全連接層用于進行最終的分類判斷。2.3自適應(yīng)故障診斷算法滾動軸承的故障模式多樣，且在實際運行中隨時間變化。為了適應(yīng)不同故障模式和實時變化，本文提出了一種自適應(yīng)故障診斷算法。在訓(xùn)練過程中，通過使用部分故障樣本和正常樣本進行訓(xùn)練，使得模型能夠?qū)W習(xí)到特定故障模式的特征。在實時故障診斷過程中，根據(jù)實時采集到的振動信號，將其輸入訓(xùn)練好的模型中進行預(yù)測，從而實現(xiàn)自適應(yīng)故障診斷。3.實驗結(jié)果與分析為了驗證所提出的滾動軸承自適應(yīng)故障診斷算法的有效性，本文在不同工況下進行了一系列實驗。實驗結(jié)果表明，該算法在滾動軸承故障分類診斷準(zhǔn)確度方面具有很高的性能。相比于傳統(tǒng)特征提取方法，該算法能夠自動學(xué)習(xí)滾動軸承振動信號的特征，并能夠在不同故障模式和實時變化的情況下進行準(zhǔn)確診斷。4.結(jié)論本文提出了一種基于一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的滾動軸承自適應(yīng)故障診斷算法。通過使用滾動軸承振動信號作為輸入，該算法能夠自動學(xué)習(xí)滾動軸承故障的特征，并能夠適應(yīng)不同故障模式和實時變化。實驗結(jié)果表明，該算法具有較高的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性，可為滾動軸承故障診斷提供一種有效的方法。參考文獻：1.Xu,P.,Yao,Q.,&Lu,B.(2017).Anovelone-dimensionalconvolutionalneuralnetworkwithapplicationstofaultdiagnosisofrollerbearings.Measurement,100,164-176.2.Zhang,N.,Xie,X.,&Yu,Y.(2018).Anovelintelligentfaultdiagnosismethodbasedondeeplearningandensemblelearning.Neurocomputing,275,1764-1771.3.Tan,Y.,&Zhu,M.(2019).Intelligentfaultdiagnosisofrollingbearingsbasedonconv