【摘 要】
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作为机械系统中较为关键的组成部件,齿轮箱的状态好坏对机械设备的正常运转有着很重要的作用,因此对齿轮箱进行故障诊断和识别分析有着现实意义。本文针对齿轮箱中滚动轴承和齿轮故障难以区分诊断的问题,基于深度学习技术,结合传统的信号处理方式,通过搭建多通道神经网络模型实现了对齿轮箱复合故障的智能诊断。论文主要内容如下:首先,论文介绍了齿轮箱中滚动轴承和齿轮较为常见的故障类型和振动机理;并利用相关的实验设备对
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作为机械系统中较为关键的组成部件,齿轮箱的状态好坏对机械设备的正常运转有着很重要的作用,因此对齿轮箱进行故障诊断和识别分析有着现实意义。本文针对齿轮箱中滚动轴承和齿轮故障难以区分诊断的问题,基于深度学习技术,结合传统的信号处理方式,通过搭建多通道神经网络模型实现了对齿轮箱复合故障的智能诊断。论文主要内容如下:首先,论文介绍了齿轮箱中滚动轴承和齿轮较为常见的故障类型和振动机理;并利用相关的实验设备对各故障下零件进行信号采集,较为详尽的描述了实验操作所需流程。其次,研究了多通道卷积神经网络（Multi-Channel Convolutional Neural Network,MC-CNN）的特征提取能力。一是将集成经验模态分解算法（Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD）与MC-CNN结合,通过集成策略实现齿轮箱信号的特征提取;二是采用多种时频分析方式作为数据的预处理,与MCCNN结合,并通过提出的金字塔拆分注意力机制进行更深层次的特征挖掘。通过实验证明,提出的两种方法均能够高效的提取信号特征,有着良好的鲁棒性和泛化性。再次,研究了多传感器多通道数据融合的诊断方法。对多传感器振动信号分别进行信号预处理,构建多通道的二维特征面集合,作为诊断网络模型的输入;利用CNN网络实现对多通道特征面的自适应特征提取。结果表明,该方法有着较高的故障分类能力。最后,针对各类别故障数据集样本较少或不平衡问题,提出了一种基于类别生成对抗网络（Conditional Generative Adversarial Networks,CGAN）的数据生成方法。该模型利用神经网络特征提取能力,通过生成器生成符合真实样本分布的数据,运用相关手段对生成数据与真实数据进行质量检测。将扩充后数据作为多通道数据融合诊断模型的输入原始集,通过实验分析,验证了诊断模型的特征分类能力和CGAN数据生成能力。
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