發(fā)布時間：2021-09-15 21:55

　　當(dāng)前,印刷行業(yè)兼具加工制造和文化輸出兩種屬性,是國民生產(chǎn)總值的重要組成部分。在“十三五”規(guī)劃中,印刷行業(yè)將向“綠色化、智能化、數(shù)字化”方向持續(xù)發(fā)展,可靠穩(wěn)定的印刷設(shè)備是實現(xiàn)印刷行業(yè)發(fā)展的重要基礎(chǔ)。滾動軸承是印刷機中的關(guān)鍵基礎(chǔ)件,對印刷機性能的保障至關(guān)重要,為實現(xiàn)印刷機的長期穩(wěn)定運行,很多學(xué)者提出了關(guān)于印刷機軸承部件的故障診斷技術(shù),旨在預(yù)防印刷機械故障所帶來的經(jīng)濟損失本文以膠印機著墨輥中的滾動軸承為研究對象,對軸承振動信號的特征進行無監(jiān)督學(xué)習(xí),通過搭建的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)實現(xiàn)對故障類型的識別,論文的主要工作內(nèi)容如下:（1）對稀疏自編碼器、堆棧式自編碼器的理論原理和算法過程進行了研究,將其應(yīng)用于西安交通大學(xué)——昇陽數(shù)據(jù)庫以及西儲大學(xué)軸承數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)。通過實驗分析了兩種自編碼器對原始振動信號的特征提取能力,并計算了兩種方法對數(shù)據(jù)故障類型的分類準(zhǔn)確率,證明了深度的網(wǎng)絡(luò)較淺層的網(wǎng)絡(luò)能挖掘更深層次的特征。（2）提出了基于自編碼器和最大相關(guān)熵準(zhǔn)則結(jié)合的故障特征識別方法,實現(xiàn)了對原始信號的故障分類識別,且正確率可保持在98%左右。軸承振動信號在未被做任何處理的情況下輸入搭建好的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中,通過網(wǎng)絡(luò)自身函數(shù)及結(jié)... 

【文章來源】：西安理工大學(xué)陜西省

【文章頁數(shù)】：66 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

滾動軸承基本結(jié)構(gòu)

三種激活函數(shù)的曲線圖(a、S型函數(shù)，

三種激活函數(shù)的曲線圖(a、S型函數(shù)，b、整流線性函數(shù)，c、雙曲正切函數(shù)，單位：1)

【參考文獻】：
期刊論文
[1]印刷機故障診斷技術(shù)研究綜述[J]. 鄧瑞,徐卓飛,侯和平,張海燕,黃卿.  制造業(yè)自動化. 2018(05)
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[3]工程機械智能故障診斷技術(shù)的研究現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢[J]. 井然.  內(nèi)燃機與配件. 2018(02)
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[7]模糊支持向量機在印刷機故障診斷中的應(yīng)用研究[J]. 鄧麗,王愛萍,王海寬,費敏銳.  自動化儀表. 2015(03)
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[9]基于GLCM與SVM的印刷機收紙故障診斷方法[J]. 徐卓飛,張海燕,任玲輝.  計算機工程與應(yīng)用. 2013(10)
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博士論文
[1]基于振動信號處理的旋轉(zhuǎn)機械故障診斷方法研究[D]. 劉尚坤.華北電力大學(xué)(北京) 2017
[2]基于多源信息的印刷機故障診斷方法的研究[D]. 侯和平.西安理工大學(xué) 2016

碩士論文
[1]基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的膠印機滾動軸承故障診斷方法研究[D]. 肖良君.西安理工大學(xué) 2018
[2]印刷機機械故障學(xué)習(xí)與診斷排除系統(tǒng)研究[D]. 徐永財.北京印刷學(xué)院 2010



本文編號：3396875