【摘 要】
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近年来,我国的工业化、现代化水平正不断提高,机械设备逐渐在生活与生产中占据重要地位,机械设备的可靠性要求也不断增加。为了排除机械故障,传统的人工定时检修的方式耗费大量人力资源,这难以适应现代化需求。本课题基于此背景,设计了基于多源信息融合的机械故障诊断算法,主要包括信号预处理算法、多源融合分类算法和证据融合算法。对机械泵故障诊断而言,采用了数据交叠的方式对机械泵故障信号进行处理,实现了扩充数据集的
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近年来,我国的工业化、现代化水平正不断提高,机械设备逐渐在生活与生产中占据重要地位,机械设备的可靠性要求也不断增加。为了排除机械故障,传统的人工定时检修的方式耗费大量人力资源,这难以适应现代化需求。本课题基于此背景,设计了基于多源信息融合的机械故障诊断算法,主要包括信号预处理算法、多源融合分类算法和证据融合算法。对机械泵故障诊断而言,采用了数据交叠的方式对机械泵故障信号进行处理,实现了扩充数据集的目的。对于流量、压力、转速转矩信号,计算其统计学特征值用于后续的故障分类。对于振动信号,使用小波变换+神经网络的方式进行去噪,神经网络采用Inception结构和卷积自编码器结构,以实现高效去除噪声的目的,同时神经网络还能对丢失的故障信息进行修复。设计了对比实验,证明了本课题的去噪算法优于传统的中值滤波。采用基于多头注意力（Multi-head Attention）机制的神经网络模型处理去噪后的振动信号和流量、压力、转速转矩信号的统计学特征值。振动信号采用频域输入,同时采用L2正则化、dropout与注入噪声等手段进行优化,最终模型准确率达到99.60%,优于多层感知机（MLP）与WDCNN模型。对于证据融合,采用改进的D-S证据理论算法,该算法基于Smets规则和Murphy规则,优化了算法速度,并且能够使用K值判断冲突情况,抛出不确定值。具有四路振动信号数据时,本课题的证据融合算法使模型准确率提升了0.20%,在非高度冲突时,准确率可达99.91%。最后,本课题设计了机械故障诊断系统,整合了本课题的所有算法,以满足机械故障诊断需求。
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