近年來,機(jī)械裝備正朝著高效、高精的方向發(fā)展,為確保這些機(jī)械裝備的正常運(yùn)行,需要對其建立可靠的健康檢測系統(tǒng),而滾動軸承作為機(jī)械裝備中的核心部件,對其建立可靠的診斷系統(tǒng)是保證機(jī)械裝備平穩(wěn)運(yùn)行的關(guān)鍵。滾動軸承振動數(shù)據(jù)能體現(xiàn)其運(yùn)行狀態(tài)的內(nèi)在信息,傳統(tǒng)的基于信號特征提取加分類器的診斷算法對專家經(jīng)驗(yàn)要求高,特征提取過程復(fù)雜,設(shè)計(jì)耗時(shí)且不能保證通用性。為區(qū)別于傳統(tǒng)的振動數(shù)據(jù)特征提取方法,本文提出了一種基于殘差網(wǎng)絡(luò)的機(jī)械滾動軸承故障診斷方法,自動完成故障特征信息提取與故障類型診斷。(1)為避免網(wǎng)絡(luò)模型因樣本數(shù)據(jù)過少而形成的網(wǎng)絡(luò)過擬合現(xiàn)象,本文利用滑動采樣數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法,對滾動軸承振動基本數(shù)據(jù)集的樣本數(shù)量進(jìn)行了擴(kuò)充。(2)鑒于待檢振動數(shù)據(jù)中的噪聲對網(wǎng)絡(luò)模型的影響,本文基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解和小波閾值函數(shù)提出了一種改進(jìn)的降噪算法,該算法避免了小波硬閾值函數(shù)去噪方法中數(shù)據(jù)突變以及小波軟閾值函數(shù)去噪方法效果不佳的問題。(3)針對振動數(shù)據(jù)樣本的跨負(fù)載問題,本文基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,提出了一種批標(biāo)準(zhǔn)化的改進(jìn)算法。該算法使網(wǎng)絡(luò)模型對不同工況條件下的滾動軸承故障診斷的準(zhǔn)確率較傳統(tǒng)方法有所提高,使網(wǎng)絡(luò)模型在訓(xùn)練集和測試集負(fù)載存...

【文章頁數(shù)】：64 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖2-3振動信號EMD分解后得到的IMF分量由圖2-3可知經(jīng)EMD分解后第一個(gè)IMF分量能量最高，然后依次降低直至最后一個(gè)接近為0

14圖2-3振動信號EMD分解后得到的IMF分量由圖2-3可知經(jīng)EMD分解后第一個(gè)IMF分量能量最高，然后依次降低直至最后一個(gè)接近為0。判斷IMF分量為偽分量的基本依據(jù)為：通過比較IMF信號和原始信號的相關(guān)系數(shù)，假定把最大相關(guān)系數(shù)的設(shè)定為臨界值....

圖2-5不同方法對原始數(shù)據(jù)降噪效果對比圖

3.閾值量化，[thr,sorh,keepapp]=ddencmp('den','wv',x);%用ddencmp函數(shù)獲得信號的默認(rèn)閾值 S=wdencmp('gbl',c,l,'wname',N,thr,'sorh',keepapp);....

圖3-3Sigmoid激活函數(shù)

圖3-3Sigmoid激活函數(shù)圖3-4ReLU激活函數(shù)3.1.6目標(biāo)函數(shù)目標(biāo)函數(shù)的目的是，評價(jià)網(wǎng)絡(luò)模型的輸入和輸出一致性，也叫損失函數(shù)。常用的目標(biāo)函數(shù)有方差代價(jià)函數(shù)以及交叉熵?fù)p失函數(shù)，其公式如下： L= ∑∑（ ） ....

圖3-4ReLU激活函數(shù)

圖3-3Sigmoid激活函數(shù)圖3-4ReLU激活函數(shù)3.1.6目標(biāo)函數(shù)目標(biāo)函數(shù)的目的是，評價(jià)網(wǎng)絡(luò)模型的輸入和輸出一致性，也叫損失函數(shù)。常用的目標(biāo)函數(shù)有方差代價(jià)函數(shù)以及交叉熵?fù)p失函數(shù)，其公式如下： L= ∑∑（ ） ....

本文編號：3891713