【摘 要】
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旋转机械在现代工业生产环境中有着广泛的应用。转子作为旋转机械的核心部件,其健康与否对整个设备的正常运转起着决定性的作用,因此对转子进行及时且准确的故障检测与诊断有着重大意义。裂纹故障在转子各类故障中最为常见,对转子裂纹故障进行研究同样具有重要意义。在机械设备故障检测与诊断技术日趋智能化、自动化的背景下,基于信号处理的传统故障诊断算法耗时长、专家知识要求高、泛化性低的特点已经不能满足“工业大数据”的
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旋转机械在现代工业生产环境中有着广泛的应用。转子作为旋转机械的核心部件,其健康与否对整个设备的正常运转起着决定性的作用,因此对转子进行及时且准确的故障检测与诊断有着重大意义。裂纹故障在转子各类故障中最为常见,对转子裂纹故障进行研究同样具有重要意义。在机械设备故障检测与诊断技术日趋智能化、自动化的背景下,基于信号处理的传统故障诊断算法耗时长、专家知识要求高、泛化性低的特点已经不能满足“工业大数据”的要求。因此本文结合深度学习相关理论,研究了一套完备的转子系统故障检测与诊断算法,并对转子的裂纹故障做了针对性分析。具体内容如下:针对转子振动频域信号一维的特点,结合一维卷积结构,研究了基于1D-GANomaly的转子故障检测算法。在训练阶段,该算法只需转子正常频域信号;在测试阶段,其输出未知状态的样本经两次编码的潜在特征差值,将差值作为故障检测的指标,从而识别出转子故障频域信号。随后,分别在模拟转子故障的数据集和CWRU滚动轴承故障数据集上验证了该算法的有效性。研究了一种基于小波变换和多尺度卷积的转子系统故障诊断算法CWT-MS-CNN,该算法通过连续小波变换将转子振动信号转换为二维时频图片作为算法的输入,利用不同尺寸的卷积核提取时频图中的故障特征以完成故障诊断,在转子故障数据集上验证了该算法的准确性。随后,针对不均衡数据集导致的MS-CNN诊断率降低的问题,研究了一种基于辅助分类生成对抗网络ACGAN的数据扩充策略,利用ACGAN生成样本数量较少的故障类别的小波时频图让数据集重新达到平衡。对比分析了经ACGAN扩充前后MS-CNN的性能变化,表明了该策略能够显著提升样本不均衡情况下MS-CNN的准确率。结合模态测试实验和BP神经网络建立了转子模型,通过有限元方法在转轴表面设置半椭圆裂纹,分析了裂纹位置和深度对转子固有频率的影响。通过计算转子表面裂纹的应力强度因子,揭示了裂纹前沿的中点和两端应力强度因子值随裂纹深度、长度的变化规律。
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