發(fā)布時(shí)間：2020-07-21 19:39

【摘要】：滾動(dòng)軸承是大型機(jī)械設(shè)備的關(guān)鍵部件,這是因?yàn)闈L動(dòng)軸承的健康狀態(tài)會(huì)影響整個(gè)大型機(jī)械設(shè)備的安全運(yùn)轉(zhuǎn)。一旦滾動(dòng)軸承發(fā)生故障,則可能會(huì)導(dǎo)致設(shè)備宕機(jī),帶來(lái)不可估量的經(jīng)濟(jì)損失甚至安全事故。然而,由于嚴(yán)苛的工作環(huán)境以及其他一些不可控制的因素,滾動(dòng)軸承的失效概率高。因此,研究滾動(dòng)軸承的故障診斷對(duì)保障設(shè)備性能和預(yù)防重大事故具有重大的工程價(jià)值和學(xué)術(shù)意義。隨著計(jì)算機(jī)軟硬件技術(shù)的發(fā)展,滾動(dòng)軸承故障診斷越來(lái)越趨向于以人工智能技術(shù)為核心的智能診斷。然而,不管是傳統(tǒng)的智能診斷方法還是基于深度學(xué)習(xí)的智能診斷方法,基本上都采用了批量學(xué)習(xí)的方式。這種學(xué)習(xí)方式會(huì)浪費(fèi)大量的時(shí)間和計(jì)算資源。鑒于此,本文提出了一種新的基于單類分類器和分類器組合的類別增量學(xué)習(xí)方法框架。并且在該框架的基礎(chǔ)上,圍繞定轉(zhuǎn)速和變轉(zhuǎn)速下的滾動(dòng)軸承智能故障診斷問(wèn)題開(kāi)展了一些研究工作。本文的主要內(nèi)容及創(chuàng)新點(diǎn)如下:(1)為了解決定轉(zhuǎn)速下滾動(dòng)軸承智能故障診斷問(wèn)題,本文提出了兩種基于類別增量學(xué)習(xí)的故障診斷方法。第一個(gè)方法是基于支持向量數(shù)據(jù)描述理論,需要人工提取特征。它在訓(xùn)練樣本到超球體中心距離的基礎(chǔ)上構(gòu)建了一種支持函數(shù),該支持函數(shù)可以將多個(gè)類別下的支持向量數(shù)據(jù)描述模型組合用于滾動(dòng)軸承多故障分類。第二個(gè)方法是基于降噪自動(dòng)編碼器理論,能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)特征。它在訓(xùn)練樣本經(jīng)降噪自動(dòng)編碼器重構(gòu)后的重構(gòu)誤差基礎(chǔ)上構(gòu)建了一種支持函數(shù),該支持函數(shù)可以將多個(gè)類別下的降噪自動(dòng)編碼器組合用于滾動(dòng)軸承多故障分類。在高速列車輪對(duì)軸承11種故障數(shù)據(jù)上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了所提出方法在診斷準(zhǔn)確率方面具有優(yōu)勢(shì)。(2)為了解決變轉(zhuǎn)速下滾動(dòng)軸承智能故障診斷問(wèn)題,本文也提出了兩種基于類別增量學(xué)習(xí)的故障診斷方法。這兩個(gè)方法分別是在(1)中所述兩個(gè)方法的基礎(chǔ)上,對(duì)其中數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟加以修改。針對(duì)第一個(gè)方法,在數(shù)據(jù)預(yù)處理過(guò)程中增加了標(biāo)準(zhǔn)化和基于離散小波變換的信號(hào)分解兩個(gè)步驟,使其可以提取變轉(zhuǎn)速下的滾動(dòng)軸承振動(dòng)信號(hào)特征。針對(duì)第二個(gè)方法,在數(shù)據(jù)預(yù)處理過(guò)程中增加了標(biāo)準(zhǔn)化步驟,使其可以去除轉(zhuǎn)速變化對(duì)重構(gòu)誤差計(jì)算的影響。在機(jī)械故障綜合模擬實(shí)驗(yàn)平臺(tái)采集的變轉(zhuǎn)速下4種軸承故障數(shù)據(jù)上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了所提出的方法在診斷準(zhǔn)確率方面具有優(yōu)勢(shì)。
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TH133.33
【圖文】：

圖 1-2 功率 1-2MW 風(fēng)力發(fā)電機(jī)故障統(tǒng)計(jì)[8]據(jù)驅(qū)動(dòng)的滾動(dòng)軸承故障診斷研究現(xiàn)狀技的發(fā)展，旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備正朝著復(fù)雜化和大型化等方向發(fā)展理參數(shù)與失效機(jī)理在不同的工況下相差較大，并且一些如數(shù)無(wú)法使用一般的傳感器直接測(cè)量。這些因素使得很難依建立精確的數(shù)學(xué)物理模型來(lái)表征滾動(dòng)軸承的健康狀態(tài)[9, 10]技術(shù)和通信技術(shù)的發(fā)展，一般都會(huì)在旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備的關(guān)鍵位的位置布置傳感器用來(lái)采集設(shè)備的狀態(tài)信號(hào)，這些狀態(tài)信度等。如何從這些狀態(tài)數(shù)據(jù)挖掘出與滾動(dòng)軸承故障相關(guān)的信的故障診斷已經(jīng)成為目前滾動(dòng)軸承故障診斷領(lǐng)域的研究熱據(jù)驅(qū)動(dòng)的滾動(dòng)軸承故障診斷技術(shù)是利用各種數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)推理并得到相應(yīng)的數(shù)學(xué)模型，該模型反映了狀態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)映射關(guān)系[12]。如圖 1-3 所示，基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的滾動(dòng)軸承故障

DNN4(150,50)結(jié)構(gòu)

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2764717