高速列车转向架区气动噪声分离研究

提出了一种基于快速路径优化的自适应短时傅里叶变换时频分析方法,并将该方法用于行星齿轮箱的故障诊断。该时频分析方法通过使用快速路径优化获得瞬时频率变化规律,在短时傅里叶变换过程中自适应的改变时窗长度,从而获得更恰当的时频分辨率。针对行星齿轮箱运行状态不稳定的特点,通过使用笔者提出的时频分析方法可以有效地提取出行星齿轮箱的转速信息,利用参考转速对故障信号角度域重采样和阶次分析,从而实现变转速情况下的行星齿轮箱故障诊断。仿真分析表明,与传统短时傅里叶变换相比基于快速路径优化的自适应短时傅里叶变换得到的时频分布能量更加集中;试验分析证明了基于快速路径优化的自适应短时傅里叶变换方法在行星齿轮箱故障诊断中的有效性。     

参数化的短时傅里叶变换及齿轮箱故障诊断

提出了一种基于快速路径优化的自适应短时傅里叶变换时频分析方法,并将该方法用于行星齿轮箱的故障诊断。该时频分析方法通过使用快速路径优化获得瞬时频率变化规律,在短时傅里叶变换过程中自适应的改变时窗长度,从而获得更恰当的时频分辨率。针对行星齿轮箱运行状态不稳定的特点,通过使用笔者提出的时频分析方法可以有效地提取出行星齿轮箱的转速信息,利用参考转速对故障信号角度域重采样和阶次分析,从而实现变转速情况下的行星齿轮箱故障诊断。仿真分析表明,与传统短时傅里叶变换相比基于快速路径优化的自适应短时傅里叶变换得到的时频分布能量更加集中;试验分析证明了基于快速路径优化的自适应短时傅里叶变换方法在行星齿轮箱故障诊断中的有效性。     

基于谱相关密度和卷积神经网络的轴承故障诊断

针对短时傅里叶变换、小波变换等传统信号预处理方法易受噪声影响的问题,提出了一种基于谱相关密度和卷积神经网络的滚动轴承故障诊断方法(SCD-CNN)。首先,利用谱相关密度能有效抑制高斯噪声的优点,将一维振动信号转变为二维谱相关密度图,用于提高卷积神经网络输入信号的信噪比;然后,将谱相关密度图作为卷积神经网络的输入,通过二维卷积神经网络实现轴承故障特征提取和分类;最后,利用凯斯西储大学标准轴承数据集的试验结果表明,相对于STFT-CNN和CWT-CNN模型,SCD-CNN模型具有更高的故障识别准确率(98.97%)。另外,对SCD-CNN模型的诊断结果,不同阶段的特征图以及分类过程进行了可视化分析,探讨了SCD-CNN模型故障识别准确率提高的深层次原因。     

基于改进 DQN 网络的滚动轴承故障诊断方法

针对实际中滚动轴承正常和故障状态下的振动数据不平衡,且故障诊断准确率不高的问题,基于深度强化学习,提出一种改进深度Q网络(DQN)的滚动轴承故障诊断方法。该方法将振动信号进行短时傅里叶变换,构建时频图样本集;提出把K-means算法中样本到中心点的距离作为回报值的偏置,以不平衡比为基准,为训练集构建具有个性化的回报函数,同时引入残差网络(Resnet-18)实现特征的深层提取;智能体将新的回报函数和时频图作为输入,在每个时间步长执行诊断动作,判断并返回回报值;最终,智能体学会不平衡数据下的故障诊断策略。实验表明,所提改进的诊断模型相比本文对比的其他方法在不平衡下提高了5%～8%;同时不平衡且变负载情况下也表现突出,不平衡指标得分达到了0.982左右,具有较好的泛化性。     

基于改进CNN的起重机械滚动轴承故障诊断

针对起重机械中的滚动轴承在高转速、重载荷和强噪声背景下,早期故障特征难以提取及有效识别的问题,提出一种改进卷积神经网络(CNN)的故障诊断方法。该方法首先应用短时傅里叶变换(STFT)将传感器采集到的一维振动信号转换为二维时频图,并将其作为改进卷积神经网络的输入,然后利用卷积神经网络强大的特征提取能力自适应地提取故障特征。最后,通过CNN模型最后一层的Softmax层对提取到的特征进行分类从而实现故障诊断的目的。     

多卷积神经网络融合的滚动轴承故障识别方法

针对滚动轴承故障,提出了一种多卷积神经网络融合的滚动轴承故障识别方法.采集滚动轴承在不同状态下的振动信号,利用短时傅里叶变换得到二维时频谱图.基于二维时频谱图的数据结构设计得到二维卷积神经网络、一维时域卷积神经网络、一维频域卷积神经网络,利用这三个卷积神经网络的输出结果构建全连接神经网络进行融合.利用引导聚集集成学习方...     

基于EMD-SVD和CNN的旋转机械故障诊断

为解决旋转机械振动信号复杂且难以提取有效故障特征的问题,提出了一种经验模态分解（empirical mode decomposition,简称EMD）、奇异值分解（singular value decomposition,简称SVD）和深度卷积网络（Convolutional Neural Network,简称CNN）相结合的故障诊断方法。首先,通过EMD方法将故障信号分解成若干个固有模态分量（intrinsic mode function,简称IMF）,构造时域与频域空间状态矩阵;其次,利用SVD方法对空间状态矩阵进行分解得到奇异值数组,构造时域与频域奇异值特征矩阵;最后,将提取的奇异值特征矩阵输入到CNN中进行模式识别。将该方法分别应用于滚动轴承与齿轮箱故障诊断中,在西储大学滚动轴承数据集、PHM2009直齿齿轮箱数据集上均取得了很好效果,正确率优于将原始信号直接输入到CNN中等几种对比方法,验证了该方法的优越性。     

基于DeepLabV3+网络的滚动轴承故障特征识别

滚动轴承的故障信号一般具有非平稳、非线性的特点,通过时频分析可以得到信号中频率随时间的变化关系,有利于识别故障特征。提出了使用DeepLabV3+网络识别时频分布中故障特征的方法,对采集到的滚动轴承振动信号使用短时傅里叶变换得到时频分布,对时频分布中故障区域使用labelme进行标注;将振动信号数据集划分为训练集、验证集和测试集,训练集和验证集用来训练DeepLabV3+网络模型并调整其中的超参数,测试集用来测试网络的泛化能力。使用滚动轴承模拟信号与试验信号对提出的方法进行验证,结果表明该方法可以成功识别滚动轴承的故障特征。     

基于MSCNN与STFT的滚动轴承故障诊断研究

针对现有基于CNN(Convolution Neural Network)的滚动轴承故障诊断方法难以有效挖掘和利用数据中包含的多尺度信息问题,提出了一种多尺度卷积特征融合的滚动轴承故障诊断方法。加入上采样层,通过递归方式建立具有多尺度特征提取和融合能力的卷积神经网络MSCNN(MultiScale Convolution Neural Network)结构,提升模型对输入信号的理解能力。利用美国凯斯西储大学(CWRU)数据库对所提方法的有效性进行验证,采用短时傅里叶变换对滚动轴承信号进行频谱分析,将频谱样本输入到MSCNN网络中,数据分析表明,该方法能有效地提升故障的诊断精度。     

基于小波时频图和CNN的滚动轴承智能故障诊断方法

提出一种基于小波时频图和卷积神经网络(CNN)的滚动轴承智能故障诊断方法。对滚动轴承的振动信号进行连续小波变换(CWT),得到时频图,并以灰度图的形式显示,再将时频图压缩至适当的大小;将压缩后的时频图作为特征图输入,建立CNN分类器模型,以实现滚动轴承的智能故障诊断。基于人工轴承故障数据集进行了实验研究,同时从结构参数和训练参数两方面对网络的性能进行了优化改进。结果表明,该方法能有效识别滚动轴承的故障类型,改进的CNN具有较强的泛化能力、特征提取和识别能力。     

广义参数化同步压缩变换及其在旋转机械振动信号中的应用

广义参数化时频分析通过构造匹配的参数化变换核,能够有效提高强调频信号的时频能量聚集性。然而,受短时傅里叶变换中窗函数结构的影响,利用该方法获得的时频能量分布在真实瞬时频率附近始终存在能量扩散现象。同步压缩变换利用同步压缩操作可将短时傅里叶变换处理后的时频能量压缩至真实瞬时频率位置,然而,同步压缩变换仅适用于分析频率成分恒定的纯谐波信号。以短时傅里叶变换为纽带,将两种时频分析方法相结合,提出了广义参数化同步压缩变换。考虑到旋转机械振动信号多为多分量信号,通过迭代处理的方式,依次获取各单分量信号的时频能量分布,对其进行叠加得到最终的时频能量分布。通过数值仿真以及变转速下转子不对中、滚动轴承外圈故障模拟试验验证了所提方法的有效性。     

一种基于多通道卷积神经网络的小齿轮轴裂纹诊断方法

分析现有轨道车辆小齿轮轴故障诊断的技术特点,提出一种基于多通道卷积神经网络的小齿轮轴裂纹诊断方法。对轨道车辆电机输出端附近的振动加速度信号进行短时傅里叶变换,得到二维时频复数矩阵。将二维时频复数矩阵拆解成多通道后,压缩到统一大小,输入到CNN中训练获得诊断模型。通过小齿轮轴实测信号验证了本文方法的有效性与泛化能力,诊断精度高达98%,优于单通道二维时频矩阵变换后输入到CNN模型。该方法为小齿轮轴裂纹故障诊断提供了新途径。     

基于S-CBiGRU的风电机组滚动轴承故障诊断方法

风电机组滚动轴承的振动信号存在非线性、非平稳的特性,且其特征不易被提取,针对这一问题,提出了一种基于S变换、卷积神经网络、双向门控循环单元的滚动轴承故障诊断方法(即基于S-CBiGRU的诊断方法)。首先,利用S变换对风场采集的振动信号进行了多分辨率时频分析,将一维振动信号转化为包含时间与空间特征信息的二维时频图像;然后,将经S变化所得到的时频图输入到CBiGRU网络模型中,采用CNN卷积池化层提取了振动信号的空间特征;其次,采用BiGRU结构提取了振动信号中的时间序列特征;最后,为了对上述诊断方法的有效性进行验证,采集了风电机组轴承实验数据,并将其输入到该模型中进行诊断实验。实验结果表明：在风电机组轴承故障诊断中,采用S-CBiGRU方法准确率达到93.17%,分类效果优于其他深度学习算法。研究结果表明：S-CBiGRU故障诊断方法具有可行性,可以为风电机组滚动轴承的故障诊断提供一种新途径。     

基于动态加权密集连接卷积网络的变转速行星齿轮箱故障诊断

针对变转速工况下基于深度学习的行星齿轮箱故障诊断问题,提出动态加权密集连接卷积网络的故障诊断方法。将行星齿轮箱振动信号的小波包系数二维矩阵输入到密集连接卷积网络作为网络的初始特征图;在密集连接卷积网络的跨层连接中加入动态加权层,形成动态加权密集连接卷积网络,加强网络的深层信息传递;通过动态加权网络层自适应提取不同频带内的故障特征信息进行行星齿轮箱故障诊断。试验表明了所提的动态加权密集连接卷积网络能有效诊断变转速行星齿轮箱故障。     

基于多种卷积核特征提取自适应融合的滚动轴承故障诊断方法

传统卷积神经网络模型采用单一类型卷积核，面对复杂工况下的实际数据时存在特征提取不充分，故障识别率低等问题，因此提出了一种基于多种卷积核特征提取自适应融合的滚动轴承故障诊断方法(MCK-CNN)。首先，将轴承一维振动信号经过小波变换转换为二维时频图，将时频图经过一个共同的特征提取网络初步进行特征提取后并行经过一个常规的Convolution和Involution卷积网络；然后，经过2个由不同卷积核构成的网络进行不同方式的特征提取并通过CBAM注意力模块将两类特征自适应地融合；最后，将融合特征输入全连接层并通过Softmax函数输出分类结果。CWRU和实验室轴承数据集的试验结果表明，MCK-CNN模型的训练效率和故障识别率均较高。     

基于ITD和短时傅里叶变换的故障诊断方法

根据固有时间尺度分解和短时傅里叶变换方法的优点,提出固有时间尺度分解和短时傅里叶变换相结合的故障诊断方法。采用ITD方法故障信号分解为若干个固有旋转分量和一个单调趋势项,提取特征信号并确定故障;运用短时傅里叶变换方法对分解的PR分量进行时频分析得到特性频率并进行相关预判断。以齿轮箱为试验对象进行诊断,结果表明,该方法可以有效地提取故障特征信号,并对隐藏的信号进行提取,实现有效诊断故障和预防故障发生。     

负载不平衡下小样本数据的轴承故障诊断

针对轴承振动信号易受负载不平衡干扰以及轴承故障样本量少的问题,提出了一种基于梯度惩罚Wasserstein距离生成对抗网络（WGAN-GP）和自注意力卷积神经网络（SeCNN）的轴承故障诊断方法。对轴承振动信号进行短时傅里叶变换,得到易于WGAN-GP处理的时频谱样本,分为训练集、验证集、测试集;将训练集输入到WGAN-GP中进行对抗训练,生成与训练样本分布相似的新样本,并添加到训练集中以扩充训练集;将扩充后的训练集输入到SeCNN中进行学习,并将训练好的模型应用于测试集,输出故障识别结果。对CUT-2平台负载不平衡轴承数据集进行分析,实验结果表明,所提方法能够准确有效地对轴承故障进行分类。     

基于改进傅里叶变换的滚动轴承故障诊断

傅里叶变换是对信号进行频谱分析的经典方法,并在旋转机械故障诊断中得到了广泛应用。然而滚动轴承故障振动信号幅值波动较大,会导致频谱混乱,严重影响故障诊断结果,论文提出一种改进傅里叶变换的方法解决上述问题。首先通过经济学领域的Z计分模型对信号进行归一化处理,减少幅值波动,再应用傅里叶变换得到标准化信号的频谱,最后借助特征频率对滚动轴承进行故障诊断。结合滚动轴承内圈模拟点蚀故障试验,验证了该方法能够准确识别滚动轴承故障特征。     

基于小波时频图和卷积神经网络的行星齿轮箱故障诊断方法

针对行星齿轮箱故障诊断中故障类型难以区分的问题,提出了一种基于小波时频图和卷积神经网络相结合的行星齿轮箱故障诊断方法。首先,对原始信号进行连续小波变换,获取小波时频图;然后,对小波时频图进行统一处理和压缩,将处理好的小波时频图输入到卷积神经网络中进行分类识别,通过调整小波基函数和卷积神经网络参数,最终得到一个较为理想的诊断模型。试验证明,在训练集数据和测试集数据转速不同的情况下,该方法与BP神经网络相比,在诊断准确率和鲁棒性方面都有提升。该方法的研究为行星齿轮箱的故障诊断提供了参考。     

基于并行卷积神经网络和特征融合的小样本轴承故障诊断方法

在风力发电机轴承故障诊断过程中,基于深度学习的故障诊断方法受限于有限的标注样本,存在模型收敛困难和识别准确率较低等问题,为此,提出了一种基于并行卷积神经网络(P-CNN)和特征融合的小样本风机轴承故障诊断方法。首先,采用集合经验模态分解(EEMD)方法,将轴承的原始振动信号分解为若干个本征模态函数(IMF)分量以及残余分量;然后,分别对其进行了短时傅里叶变换(STFT),将其转换为时频特征图,同时构建了多个相同的卷积神经网络分支,以此作为特征提取器;最后,在融合层中,将提取到的时频域特征进行了通道特征融合,作为最终分类器的输入数据,对风机轴承进行了故障识别;并采用美国凯斯西储大学不同大小的轴承数据集,对该方法的适用性和有效性进行了验证。研究结果表明：在仅含有160个样本时,基于并行卷积神经网络(P-CNN)和特征融合的诊断方法的平均准确率高达94.5%;与支持向量机(SVM)、故障网络(FaultNet)、第一层宽卷积核深度卷积神经网络(WDCNN)相比,该诊断方法具有更高的准确率和更强的鲁棒性。