【摘 要】
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随着现代设备中转子转速的不断提高,旋转机械作为机器设备的“关节”,对设备工作效率和可靠性的影响更加明显。因此,关于旋转机械故障诊断方法的进一步研究,对保证工业生产安全有效进行具有重要意义。故障诊断问题的研究是基于实际问题的。目前制造业已经步入智能化时代,由此引发的问题之一,是传统的基于模型分析、定性经验知识分析的诊断方法的操作难度大幅提升。目前,故障诊断技术整体发展趋势为在数据科学指导的基础下走工
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随着现代设备中转子转速的不断提高,旋转机械作为机器设备的“关节”,对设备工作效率和可靠性的影响更加明显。因此,关于旋转机械故障诊断方法的进一步研究,对保证工业生产安全有效进行具有重要意义。故障诊断问题的研究是基于实际问题的。目前制造业已经步入智能化时代,由此引发的问题之一,是传统的基于模型分析、定性经验知识分析的诊断方法的操作难度大幅提升。目前,故障诊断技术整体发展趋势为在数据科学指导的基础下走工业大数据智能决策之路。基于上述发展趋势,本文以旋转机械为研究对象,提出了3种基于卷积神经网络的故障诊断模型:（1）针对传统方法故障提取困难识别准确率低的问题,提出了基于Alex Net改进的一维卷积神经网络。一方面在Alex Net网络的每层卷积层后添加归一化层,提高网络的运算速度和准确率;另一方面去除网络添加归一化层产生的冗余结构,防止网络过度拟合。通过实验对比,验证了所提模型具有更好的性能。（2）提出了多尺度融合的一维卷积神经网络,此网络是在Alex Net改进模型的基础上,融入了多尺度融合卷积结构更完整地提取旋转机械复杂的故障特征。然后,用西储大学轴承数据验证了此模型性能有明显提升。接着,通过实验测试所提模型在多故障和变工况下具有较好的识别能力,通过197726轮对轴承故障数据验证了所提模型的泛化能力有待提升。（3）提出了融合残差块的一维卷积神经网络,此网络是在多尺度融合卷积神经网络的基础上融合卷积残差块以提升网络的准确率和抗噪性。通过197726轮对轴承故障数据验证优化后网络的性能,在西储大学轴承数据的基础上建立有噪声干扰的模拟信号,将模拟带有弱噪声干扰的故障信号预处理后作为测试集数据,对比所提网络模型的抗噪性和识别准确率。
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