基于多尺度加权融合特征学习的转子故障诊断

针对一维振动信号表达故障特征信息不全面及转子故障信噪比低的问题，提出一种基于多尺度加权融合特征学习的转子故障诊断方法。首先，对时域振动信号的幅值进行标准化处理，利用对称点模式(SDP)原理将多传感器振动信息融合为二维SDP图像，通过选取适当的时间滞后系数和角增益，突出不同故障下SDP图像的特征；其次，构建了一种多尺度加权卷积神经网络(MSW-CNN)模型，利用3个不同的感受野分别提取图像特征，通过对多通道图像特征进行加权融合提高了模型的分类精度；最后，利用MSW-CNN模型对6种故障状态的SDP图像进行特征提取并分类。实验结果表明，与其他3种方法相比，所提方法的转子故障诊断精度更高，达到99.31%,在噪声干扰下的诊断精度为96.23%,验证了所提方法的有效性。     

基于GWO-CMFH和改进ResNet轴承故障诊断

针对不同程度的小分类轴承故障，现有故障诊断方法准确率不高的问题，提出基于GWO-CMFH和改进ResNet的滚动轴承故障诊断方法。对于同一类型不同程度故障，提出基于GWO自适应优化结构元素参数的CMFH滤波方法，增强振动信号的脉冲故障特征并抑制背景噪声；采用连续小波变换将滤波后的信号转换成二维时频图谱；最后，提出基于混合注意力机制改进的残差网络模型，提高轴承故障诊断精度。在西储大学、东南大学及所选轴承数据集上进行验证实验，不同故障程度的小分类诊断准确率分别达到99.73%、98.12%和99.07%,表明所提方法具有很好的抗噪性、鲁棒性，可提高滚动轴承不同故障程度的诊断效果。     

基于小波改进阈值去噪与LMD的滚动轴承故障诊断研究

为从含有强烈噪声干扰的滚动轴承振动信号中提取故障特征信息,提出了一种小波改进阈值去噪与局部均值分解(LMD)相结合的故障诊断方法。首先,根据构造小波改进阈值函数需满足的必要条件以及滚动轴承振动信号特征,提出了适应于滚动轴承振动信号的抛物线平滑阈值函数,利用其对振动信号进行去噪预处理;然后,对去噪后的振动信号进行LMD分解得到若干乘积函数分量(PF);最后,根据相关系数筛选出有效PF分量,并对其进行包络解调,提取故障特征频率。仿真分析和应用实例结果表明,该方法能有效提取滚动轴承故障特征信息,实现滚动轴承的故障诊断。     

基于WPD-CNN二维时频图像的滚动轴承故障诊断

滚动轴承故障诊断是现代工业发展中的重要技术。针对滚动轴承信号特征提取与智能诊断问题,提出了一种基于WPD-CNN二维时频图像的滚动轴承故障诊断方法。首先通过小波包分解(WPD)将信号转换为二维时频图像;其次将时频图像输入VGG19卷积神经网络(CNN)模型自动提取有效特征,并输入Softmax分类器进行训练;最后使用训练好的分类器完成滚动轴承故障诊断任务。实验结果表明,10类故障数据的识别准确率均在98.3%左右,高于其他深度学习和传统方法,因此所提出的故障诊断模型能有效地进行滚动轴承复杂信号的特征提取以及分类任务。     

基于改进卷积神经网络的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承故障诊断过程中,难以提取细微故障特征的问题,文章提出一种基于改进卷积神经网络的滚动轴承故障诊断方法。该方法首先在特征值提取过程中,采用了多尺度卷积核并联的方式,对滚动轴承振动信号提取了更多的故障特征细节;然后在特征值降维、去噪处理过程中,采用了leaky_relu激活函数,解决了部分神经元处于抑制状态的问题;最后在分类识别过程中,针对多层全连接计算复杂的问题,采用了全局平均池化代替部分全连接。通过滚动轴承不同损伤程度、不同故障位置的诊断实验,证明了所提方法能够提高故障识别率、降低训练时间、具有较好的可行性。     

基于GRA-PLS的滚动轴承故障诊断北大核心

针对仅用时域和频域指标无法准确诊断滚动轴承故障的问题,提出一种基于灰色关联度(GRA)与偏最小二乘(PLS)的故障诊断算法。首先,对原始振动信号进行灰色关联度分析,提取关联度较高的振动信号作为样本信号;其次,通过时域分析和频域分析获得故障特征集,利用基于遗传算法(GA)和Elman神经网络的组合算法(GA-ENN)对故障特征进行提取;最后,利用PLS算法对滚动轴承的故障类别进行识别。实验结果表明,所提方法能有效剔除原始振动信号中无信息变量,并且实现时、频域指标下滚动轴承故障的准确诊断。     

完备变分模态分解和多传感器卷积神经网络的轴承故障诊断方法

针对传统滚动轴承故障诊断方法难以提取和辨识故障特征等问题,提出一种完备变分模态分解（CVMD）和工业多传感器卷积神经网络（MSCNN）相结合的轴承故障识别模型。在采集到的滚动轴承故障振动数据中加入2对符号相反但幅值相等的白噪声,并使用变分模态分解将故障振动数据分解为若干本征模态分量（IMFs）并进行集成平均;利用综合指标选择合适的IMFs分量并重构;针对多传感器结构,在卷积神经网络的基础上,提出MSCNN网络,并将重构后的振动信号输入MSCNN进行自动特征学习与故障诊断。结果表明：所提出的CVMD-MSCNN模型的故障诊断准确率达99.76%,标准差为0.16,相比于其他深度学习方法,其诊断准确率和稳定性较优。     

基于改进VMD形态谱和FCM的滚动轴承故障诊断方法

针对滚动轴承故障信号的非线性特性及不同故障类型信号具有不同形态特征的特点,提出一种基于改进变分模态分解（VMD）形态谱和模糊C均值聚类（FCM）算法相结合的故障诊断方法。采用VMD方法对滚动轴承振动信号进行分解,针对分解过程中关键参数的选取,提出相关参数选择方法,并计算各固有模态函数(IMF)的能量波动系数,以获得对信号特征信息敏感的模态分量进行重构。计算重构信号的形态谱以反映信号的形态特征。通过FCM算法实现滚动轴承工作状态和故障类型的诊断。运用该方法对实测滚动轴承振动信号进行分析,并将所提方法同基于原始振动信号、经验模态分解、总体经验模态分解形态谱的故障特征提取方法进行对比。结果表明：所提方法能够更加有效提取滚动轴承信号的故障特征,实现故障类型的准确诊断。     

基于振动时域特征的船用滚动轴承故障诊断方法

基于机器学习故障诊断方法,针对船用滚动轴承复合故障特征提取多样化的特点,提出一种以振动信号时域指标为特征的随机森林故障诊断方法。将振动时域信号进行清洗转换,构造5个量纲一化指标的衍生特征,并选取以决策树为基本分类器的随机森林算法建立训练模型;通过特征筛选、评估测试和模型优化得到较为理想的故障诊断分类模型;采用滚动轴承竞赛数据集进行模型仿真,并结合实际模拟8种船用滚动轴承故障状态。通过三向振动实验和算法建模,证明特征提取的科学性和故障诊断模型的有效性。结果表明:采用该方法,数据仿真诊断准确率为98.61%,实验诊断准确率为98.85%,且该方法在振动采集方向为轴向时诊断效果最优。     

基于优化VMD和MHA-DenseNet的滚动轴承故障诊断北大核心

针对传统特征提取的故障诊断技术不能充分表征振动信号故障特征导致故障识别精度不高的问题,提出一种优化VMD和MHA-DenseNet的滚动轴承故障诊断方法。首先,采用麻雀搜索算法(SSA)对变分模态分解算法(VMD)的相关参数组合进行寻优;其次,采用优化VMD分解滚动轴承故障信号,获得的本征模态函数分量(IMF)作为神经网络输入数据;最后,构建多头注意密集神经网络(MHA-DenseNet)故障诊断模型来有效学习故障数据中的特征信息并完成滚动轴承的准确诊断。实验结果表明,提出的故障诊断方法识别率高达99.03%,相较于对比实验该方法提高了故障诊断的准确率。     

基于机器学习算法的滚动轴承故障诊断研究

为了解决滚动轴承故障诊断过程中特征提取困难以及数据处理缓慢等主要问题,提出了基于5种机器学习算法且仅需提取4种简单特征的滚动轴承故障诊断方法。首先,对不同故障类型的滚动轴承振动信号的时域信号进行了分析,并提取时域信号的4种简单特征输入到分类模型,然后,采用机器学习算法对滚动轴承进行故障分类与诊断。实验结果表明,与传统的轴承故障诊断方法相比,用机器学习方法对轴承进行故障诊断更简单且具有更好的诊断效果。研究内容为以后用机器学习分类算法来研究轴承的故障诊断问题提供了参考。     

基于DCNN-SVM的滚动轴承故障诊断方法研究

针对传统深度学习方法在滚动轴承故障诊断中分类准确度相对较低的问题,提出了一种基于深度卷积模型(DCNN)和支持向量机(SVM)相结合的诊断模型。利用深度卷积模型对滚动轴承故障信号进行自适应特征提取,再将提取的特征输入到支持向量机中进行模式识别。使用经典深度卷积、BP神经网络和支持向量机三种模型进行了5组对比实验,并对自适应提取的特征与人工特征进行了PCA主成分分析。结果表明,利用该方法对滚动轴承内圈点蚀、滚珠点蚀和外圈点蚀等10类故障进行实验诊断,准确率达到99.25%,提高了故障诊断准确率。     

基于小波去噪和最小二乘支持向量机的滚动轴承故障诊断研究

针对滚动轴承故障,提出了基于相关原则优化阈值的小波去噪和最小二乘支持向量机相结合进行滚动轴承故障诊断的方法,采用相关原则优化阀值的小波对轴承早期故障特征进行提取,运用能量-特征法提取出信号特征,然后利用最小二乘支持向量机多分类算法进行故障类型的识别。实验与仿真结果表明:基于相关原则优化阈值的小波变换和最小二乘支持向量机相结合的故障诊断方法能有效地诊断出滚动轴承的典型故障。     

基于变分非线性调频模态分解的滚动轴承多故障诊断方法研究

基于变分非线性调频模态分解,提出一种滚动轴承多故障诊断方法。对滚动轴承多故障振动信号分量的瞬时频率和瞬时幅值进行估计;在此基础上,通过最小化信号的带宽实现滚动轴承故障信号的重构。对比所提方法与变分模态分解法,通过实验案例对所提方法进行验证。结果表明：所提方法明显优于变分模态分解方法,即使在强噪声背景下,仍能有效地实现滚动轴承多故障信号的分解与重构,可以有效地诊断滚动轴承多故障。     

基于VMD瞬时能量与GA- RBF的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承早期故障的有效识别,提出了一种基于VMD瞬时能量与GA优化的RBF神经网络的滚动轴承故障诊断方法,可以有效对滚动故障做出诊断。首先,VMD将滚动轴承振动信号进行分解成合适数目的本证模态函数;其次,计算本证模态函数分量的瞬时能量并组成特征向量;最后,将特征向量输入到GA优化的RBF神经网络实现轴承故障识别。通过滚动轴承故障诊断实验对该方法进行验证。结果表明,该方法识别滚动轴承故障的准确率为96.43%,较默认参数的RBF神经网络和EEMD瞬时能量与GA-RBF神经网络有明显的提高,证明了所提方法的可行性。     

堆叠稀疏自编码深度神经网络算法及其在滚动轴承故障诊断中的应用

针对目前机械设备故障数据量大、多样性且主要采用监督式学习提取故障特征的现状,提出一种堆叠稀疏自编码深度神经网络,实现无监督学习提取振动信号内在特征,并用于滚动轴承故障诊断。将频谱包络线作为低层输入逐层训练网络,获取故障特征表达,输入Softmax分类器实现故障分类;通过优化算法对整个深度神经网络进行微调,提高分类精度。滚动轴承故障诊断实验结果表明：所提出的深度神经网络能更准确地实现故障诊断,且在保证准确率的同时将频谱包络线作为低层输入,能够提高计算效率     

基于深度神经网络的滚动轴承故障诊断

针对浅层神经网络方法依靠专家经验和信号处理技术进行人工提取大量滚动轴承数据的特征变得越来越困难,而且神经网络浅层结构限制了神经网络学习复杂非线性关系的功能。结合深度学习在特征提取和处理大数据等优势,研究一种基于深度神经网络的滚动轴承故障诊断方法。该方法直接从原始数据中提取出有用特征,所提取的特征作为BP神经网络(BPNN)的输入识别滚动轴承的故障类别。通过对滚动轴承正常状态,内圈故障,外圈故障和滚珠故障四种状态以及各个状态的不同故障严重程度的分析,实验结果表明所研究的的方法不仅仅能够从原始信号中挖掘出有用的故障特征,还可以诊断出故障的严重程度,和BPNN相比具有更高的诊断准确率。     

基于多特征提取与IPSO＿LSSVM的故障诊断

针对滚动轴承运行过程中故障难以识别的问题,提出一种多特征提取与改进粒子群算法(improved particle swarm optimization,简称IPSO)优化最小二乘支持向量机的诊断方法。首先用小波包变换对振动信号消噪、分解,提取频域特征;然后结合时域特征等参数,用核主元分析法对多维特征空间进行优选和降维,获得典型故障的敏感信号;最后用改进的粒子群优化最小二乘支持向量机的核参数和惩罚因子解决在寻优中陷入边缘局部最优、收敛精度差的问题,提升故障诊断的识别率。实验结果表明:该方法有效提取故障特征,提高了故障识别的准确率和实时性,是一种可靠的轴承故障诊断方法。     

改进的注意机制在滚动轴承故障诊断中的应用

针对滚动轴承振动信号易受到非平稳噪声的影响,提出一种改进注意力机制的多尺度内核网络(IA-MKNet),以从含噪振动信号中提取更敏感的特性信号。首先提出一种改进的多尺度卷积注意力机制(IAM),自适应提取有意义的故障特征并自动抑制噪声;然后针对振动信号固有的多时间特征,设计基于IAM的自适应多尺度核残差块来捕获振动信号的多时间尺度故障特征;最后提出一种基于自适应集成学习器的组合策略,通过融合多个IA-MKNets的输出来增加特征的多样性,从而进一步提高诊断的准确性和稳定性。实验结果表明：该方法提高了噪声环境下滚动轴承的故障诊断精度,性能优于其他5种基准方法。     

基于小波包和LCD的滚动轴承故障诊断

针对含噪背景下提取滚动轴承的非平稳非线性信号特征的问题,提出了一种将LCD(局部特征尺度)与小波包相结合的故障诊断方法。对待测信号进行小波包降噪预处理,再利用LCD分解得到ISC分量(内禀尺度分量),进一步根据峭度-相关系数筛选真实ISC分量用以重构获得有效的故障特征信号。最后通过对重构故障信息进行能量算子包络解调,从而得到轴承故障的特征频率。将基于LCD和小波包的时频分析方法引入轴承故障诊断中,实验结果表明该方法能有效地提取机械故障振动信号的特征。