【摘 要】
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作为旋转机械设备的关键部件,轴承在复杂载荷工况和环境条件下工作,它的健康状态是系统安全运行的重要保证。随着机械设备逐渐向高速化、重载化方向发展,对滚动轴承等基础零部件的稳定性和可靠性提出了更高的要求。因此,为保证工业生产安全、机械设备稳定运行,本文利用人工智能的深度学习理论开展滚动轴承故障诊断方法研究,主要研究内容和成果如下:（1）利用基于拉格朗日乘子的自适应辛奇异值模态分解（v-Adaptive
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作为旋转机械设备的关键部件,轴承在复杂载荷工况和环境条件下工作,它的健康状态是系统安全运行的重要保证。随着机械设备逐渐向高速化、重载化方向发展,对滚动轴承等基础零部件的稳定性和可靠性提出了更高的要求。因此,为保证工业生产安全、机械设备稳定运行,本文利用人工智能的深度学习理论开展滚动轴承故障诊断方法研究,主要研究内容和成果如下:（1）利用基于拉格朗日乘子的自适应辛奇异值模态分解（v-Adaptive Symplectic Singular Mode Decomposition,v-ASSMD）方法开展振动信号降噪研究。v-ASSMD方法通过辛矩阵进行信号重构,再通过拉格朗日乘子建立滤波因子矩阵实现降噪,仿真信号和试验信号降噪结果分析表明,v-ASSMD降噪方法能够有效降低振动信号中的噪声成分。（2）分析了谱峭度及构造谱峭度图原理,结合一维卷积神经网络（one Dimension Convolutional Neural Networks,1D-CNN）,构建基于改进谱峭度与1D-CNN的滚动轴承故障诊断模型。首先对原始信号进行滤波,求取滤波后信号的包络,利用改进谱峭度方法求得信号的谱峭度图,提取谱峭度图的一维特征序列作为卷积神经网络的输入进行故障诊断。实验分析结果表明所构建模型能够有效避免漏诊,测试集的平均正确率达到96.68%。（3）建立了基于改进残差网络的轴承故障诊断模型。改进残差网络诊断模型以逐行堆叠方式形成的二维序列信号作为输入,通过轴承复合故障振动数据训练模型获取测试集的10折交叉验证精度。诊断试验结果分析表明,改进残差网络模型优于Le Net-5、Alex Net、CNN等其它模型。（4）开展了变工况下滚动轴承振动阈值建立方法研究,将传统支持向量机核函数改造为概率密度函数,给出了基于BP（Back Propagation,BP）神经网络和支持向量机概率密度估计（Support vector Machine-Probability Density Estimation,SVM-PDE）的振动阈值建立方法。实验结果表明相较于固定报警阈值,SVM-PDE建立的阈值能有效降低漏警率和虚警率。以上信号降噪、轴承故障诊断以及预警方法研究成果为旋转机械设备轴承维护提供基础,具有一定的工程意义。
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