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基于深度學(xué)習(xí)理論的機(jī)械故障診斷技術(shù)研究

發(fā)布時(shí)間:2020-12-14 00:44
  在智能制造、大數(shù)據(jù)的工業(yè)背景下,如何利用制造系統(tǒng)中問(wèn)題的發(fā)生和解決過(guò)程中產(chǎn)生的大數(shù)據(jù)顯得尤為重要,如何利用大數(shù)據(jù)去推動(dòng)智能制造的發(fā)展也越來(lái)越關(guān)鍵。裝備、維護(hù)均屬于智能制造的核心要素,并且過(guò)去三次的工業(yè)革命也都有圍繞這兩個(gè)核心要素進(jìn)行技術(shù)升級(jí)。生產(chǎn)系統(tǒng)的正常運(yùn)轉(zhuǎn)需要可靠的機(jī)械設(shè)備健康管理系統(tǒng)來(lái)做指導(dǎo),但生產(chǎn)系統(tǒng)的隱患會(huì)導(dǎo)致不同的故障類型,而不同的故障類型給生產(chǎn)系統(tǒng)所造成的影響不同,在深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)上如何利用工業(yè)數(shù)據(jù)提高對(duì)機(jī)械零部件故障診斷的識(shí)別分類精度是本文的研究重點(diǎn)。首先研究了如何用快速傅里葉變換使振動(dòng)信號(hào)的時(shí)域信號(hào)轉(zhuǎn)換到頻域信號(hào),并且提取跟振動(dòng)信號(hào)有較強(qiáng)關(guān)聯(lián)的、可被量化的、有效的健康特征,在振動(dòng)信號(hào)中加入了高斯噪聲提高了故障診斷模型中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的泛化性。針對(duì)工業(yè)環(huán)境采集的低信噪比的數(shù)據(jù),提出用最大重疊離散小波變換來(lái)對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行降噪,并得出快速譜峭度圖,該方法可以減少神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的參數(shù),在提高了模型診斷精度的同時(shí)也加快了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的收斂速度。通過(guò)對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究,基于深度學(xué)習(xí)tensorflow的框架搭建了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),利用快速傅里葉變換來(lái)得到的特征指標(biāo)來(lái)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入,該模型在凱斯西儲(chǔ)... 

【文章來(lái)源】:貴州大學(xué)貴州省 211工程院校

【文章頁(yè)數(shù)】:89 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【部分圖文】:

基于深度學(xué)習(xí)理論的機(jī)械故障診斷技術(shù)研究


機(jī)械故障分布圖

實(shí)驗(yàn)平臺(tái)


所以本次論文研究相關(guān)實(shí)驗(yàn)也采用 CWRU 數(shù)據(jù)集[30]。實(shí)驗(yàn)平臺(tái)(圖2.1)由測(cè)力測(cè)量器、編碼器、扭矩傳感器、2 馬力的電動(dòng)機(jī)四部分組成,通過(guò)振動(dòng)信號(hào)采集裝置加速度傳感器來(lái)獲取滾動(dòng)軸承的狀態(tài)信息,加速度傳感器的安裝位置通常安裝在電機(jī)殼驅(qū)動(dòng)端或風(fēng)扇端軸承座的正 12 點(diǎn)位置。圖 2.1 實(shí)驗(yàn)平臺(tái)滾動(dòng)軸承內(nèi)部結(jié)構(gòu)與軸承故障位置示意圖如下:圖 2.2 軸承故障圖中 2.2 所示為該實(shí)驗(yàn)平臺(tái)中滾動(dòng)軸承狀態(tài)中的四大類軸承狀態(tài):正常、滾動(dòng)體故障、外圈故障、內(nèi)圈故障。軸承故障通過(guò)電火花的加工來(lái)得到外圈、內(nèi)圈以及滾動(dòng)體上的點(diǎn)蝕故障,該故障數(shù)據(jù)集的軸承損傷直徑根據(jù)故障深度劃分為三個(gè)等級(jí):0.007inch=7mils=0.1778mm,0.014inch=14mils=0.3556mm,0.021inch=21mils=0.5334mm用來(lái)采集故障軸承的振動(dòng)加速度信號(hào)的加速度傳感器布置在電動(dòng)機(jī)風(fēng)扇端和驅(qū)動(dòng)端的軸承座的上。在軸承座的 12 點(diǎn)鐘方向吸附著用來(lái)采集振動(dòng)信號(hào)的加速度傳感

軸承故障


凱斯西儲(chǔ)大學(xué)軸承中心軸承故障診斷的數(shù)據(jù)集(CWRU)是目前最有權(quán)威性的公開數(shù)據(jù)集之一,所以本次論文研究相關(guān)實(shí)驗(yàn)也采用 CWRU 數(shù)據(jù)集[30]。實(shí)驗(yàn)平臺(tái)(圖2.1)由測(cè)力測(cè)量器、編碼器、扭矩傳感器、2 馬力的電動(dòng)機(jī)四部分組成,通過(guò)振動(dòng)信號(hào)采集裝置加速度傳感器來(lái)獲取滾動(dòng)軸承的狀態(tài)信息,加速度傳感器的安裝位置通常安裝在電機(jī)殼驅(qū)動(dòng)端或風(fēng)扇端軸承座的正 12 點(diǎn)位置。圖 2.1 實(shí)驗(yàn)平臺(tái)滾動(dòng)軸承內(nèi)部結(jié)構(gòu)與軸承故障位置示意圖如下:

【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
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碩士論文
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[4]基于EMD的滾動(dòng)軸承故障診斷方法的研究[D]. 陸小明.蘇州大學(xué) 2012
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[6]旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障特征提取技術(shù)及其系統(tǒng)研究[D]. 張韌.浙江大學(xué) 2004



本文編號(hào):2915483

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