針對滾動軸承故障尺寸難以定量診斷的問題,提出了變分模態(tài)分解(variational mode decomposition,VMD)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(convolutional neural networks,CNN)相結(jié)合的診斷方法。首先對帶有不同故障尺寸滾動軸承的運(yùn)行進(jìn)行監(jiān)測,得到1個與滾動軸承故障尺寸有關(guān)的數(shù)據(jù)庫;然后對數(shù)據(jù)進(jìn)行VMD,提取有效的訓(xùn)練模式分量,并去除噪聲等的干擾;最后將訓(xùn)練模式分量置入CNN進(jìn)行訓(xùn)練,得到能對滾動軸承故障尺寸進(jìn)行預(yù)測的網(wǎng)絡(luò)模型。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提方法可有效實(shí)現(xiàn)對滾動軸承的定量診斷。 

【文章來源】：中國科技論文. 2020年07期 北大核心

【文章頁數(shù)】：8 頁

【部分圖文】：

滾動軸承實(shí)驗(yàn)臺

將訓(xùn)練集的數(shù)據(jù)輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),測試方案1的訓(xùn)練和預(yù)測結(jié)果如圖7所示。由圖7(a)可以看出:訓(xùn)練結(jié)果中的網(wǎng)絡(luò)輸出值在實(shí)際值周圍波動,在軸承故障尺寸分別為0.5 mm和0.75 mm時,輸出值和實(shí)際值非常接近;在軸承故障尺寸為1.00 mm以上時,預(yù)測值的波動范圍則更大。輸出值與實(shí)際值的相關(guān)系數(shù)為0.996 3,平均偏差為0.028 7,說明該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對訓(xùn)練集學(xué)習(xí)充分。由圖7(b)可以看出,在預(yù)測結(jié)果中,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出值與輸入的實(shí)際值比較接近。輸出值的平均值分別為0.41 mm和2.77 mm時,實(shí)際值則分別為0.25 mm和3.00 mm,輸出值的平均值和實(shí)際值之間的誤差絕對值為0.16 mm和0.23 mm,對于這種測試集分布在訓(xùn)練集兩端之外的極端情況,存在一定程度誤差可以接受。

滾動軸承故障定量診斷流程

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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[2]基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的變速器故障分類識別研究[D]. 曾雪瓊.華南理工大學(xué) 2016
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本文編號：2914621