【摘 要】
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滚动轴承的健康状态与生产运行安全息息相关。轴承振动信号携带着故障信息,其测试和采集方便、快速,分析技术也较为成熟。当前,使用人工智能领域中的深度学习方法对轴承振动信号进行故障诊断已经成为了学术热点,但是大多数研究普遍侧重于数据处理方式与网络模型结构的创新,缺乏对智能诊断技术应用层面的深入探索。因此,本文在对深度学习算法做出改进的基础上,对轴承振动测试与智能故障诊断系统进行了设计建模和软件开发。具体
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滚动轴承的健康状态与生产运行安全息息相关。轴承振动信号携带着故障信息,其测试和采集方便、快速,分析技术也较为成熟。当前,使用人工智能领域中的深度学习方法对轴承振动信号进行故障诊断已经成为了学术热点,但是大多数研究普遍侧重于数据处理方式与网络模型结构的创新,缺乏对智能诊断技术应用层面的深入探索。因此,本文在对深度学习算法做出改进的基础上,对轴承振动测试与智能故障诊断系统进行了设计建模和软件开发。具体的研究内容包括:首先,将诊断系统分为了软、硬件两部分进行了总体设计;使用统一建模语言（UML）完成了软件系统的模块搭建与抽象建模。然后,对基于轴承振动信号的深度学习智能诊断算法做出了研究。主要包括:提出了改进Le Net网络（ILN）和相应的数据增强与预处理方法;提出了可直接操作原始振动信号的多尺度卷积与时间轴向注意力长短期记忆网络（MSCTALN）;还提出了七种双轴注意力阈值求解器结构以及相应的深度残差双轴注意力收缩网络（DRBASN）,用于对带噪声振动信号进行故障诊断。最后,完成了计算机软件人机交互界面的设计和代码开发工作,并以具体的应用实例对诊断系统的各模块功能进行了测试说明。研究表明:本文设计开发的诊断系统可以与提出的智能诊断算法相互配合,共同完成振动测试与故障诊断任务。三种模型算法中,ILN具有良好的轴承故障诊断能力,诊断准确率达到了99.96%,但其训练时间相对较长;MSCTALN的诊断准确率为99.84%,其执行成本与ILN相比获得了大幅降低;与其他模型相比,DRBASN更适合处理带噪声数据,对信噪比为-5的振动信号,其平均诊断准确率可提升7%,总体准确率提升约1%。本论文将基于轴承振动信号的深度学习智能故障诊断算法与振动采集设备和计算机软件联系在一起,实现了软、硬件的相互配合,对相关算法的应用和诊断系统的开发具有一定的参考价值。
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