基于时频分析与深度学习的滚动轴承故障诊断方法研究.pdfVIP

基于时频分析与深度学习的滚动轴承故障诊断方法研究

基于时频分析与深度学习的滚动轴承故障诊断方法研究

摘要：滚动轴承作为重要的机械传动元件之一，在各类设

备和机械系统中起着至关重要的作用。然而，由于工作环境、

负载和其他因素的影响，滚动轴承容易出现故障，严重影响设

备的运行稳定性和寿命。因此，本文针对滚动轴承故障诊断问

题，提出了一种基于时频分析与深度学习相结合的方法。首先，

利用时频分析技术提取轴承振动信号的有效特征，包括时域特

征和频域特征。然后，使用卷积神经网络（CNN）进行特征学

习和分类，实现对滚动轴承不同故障状态的准确鉴别和诊断。

最后，通过实验验证该方法的有效性和性能。

1.引言

滚动轴承广泛应用于各类机械设备和系统中，如发动机、电机、

风电装备、汽车、航空航天等。滚动轴承的运行状态直接影响

设备的性能和寿命。因此，对滚动轴承的故障进行准确和及时

的诊断显得尤为重要。目前，滚动轴承的故障诊断方法主要包

括可变参数滤波器、时频分析、机器学习等。其中，时频分析

由于其对信号的局部特征扩展性强和对非线性和多尺度特性的

适应性较好，被广泛应用于滚动轴承故障诊断领域。然而，由

于传统时频分析方法对特征提取的约束和困难，其故障识别和

诊断的准确率有限。为了提高滚动轴承故障诊断的准确性和实

时性，本文引入了深度学习算法，利用其对大数据的自学习和

特征提取能力进行滚动轴承故障诊断和状态判别。

2.时频分析与特征提取

时频分析是一种将信号在时域和频域上相结合的方法，能够较

好地反映信号在时间和频率上的变化特性。本文采用短时傅里

叶变换（STFT）对轴承振动信号进行时频分析，将其转换为时

频谱图。通过对时频谱图进行分析，提取出信号的时域特征和

频域特征。时域特征包括均值、方差、峰值因子等，用于描述

信号振动的稳定性、幅值和峰值信息。频域特征包括频率特征、

能量特征和谱形特征等，用于描述信号的频率分布、频率特性

和频域结构。

3.卷积神经网络模型

卷积神经网络（CNN）是一种经典的深度学习算法，具有优秀

的特征学习和分类能力。本文采用CNN模型对提取的时频特征

进行特征学习和分类，实现对滚动轴承的故障状态鉴别和诊断。

CNN模型由多个卷积层、池化层和全连接层构成，可以自动学

习特征表示并进行有效的分类。在本文中，首先使用卷积层对

时频特征进行卷积运算和特征提取，然后使用池化层进行特征

压缩和采样，最后使用全连接层进行特征映射和分类输出。

4.实验验证与结果分析

本文设计了一系列实验，使用不同的滚动轴承故障数据集进行

测试和验证。通过对比实验结果，发现基于时频分析与深度学

习的滚动轴承故障诊断方法在准确性和稳定性上有较大的优势。

与传统方法相比，该方法能够更准确地识别滚动轴承的不同故

障状态，并进行有效的故障诊断和判别。此外，该方法还具有

较强的鲁棒性和适应性，对于噪声、干扰和其他复杂环境因素

具有较好的抗干扰能力。

5.结论与展望

本文基于时频分析与深度学习提出了一种滚动轴承故障诊断方

法，并进行了实验验证。实验结果表明，该方法能够有效地识

别滚动轴承的故障状态，并进行准确的诊断和判别。然而，该

方法仍然存在一些局限性和问题，例如数据量的要求较高、模

型训练与优化的复杂性等。因此，未来的工作可以进一步研究

这些问题，并提出相应的改进方法，以进一步提高滚动轴承故

障诊断的准确性和实时性。同时，可以将该方法应用到更多的

实际应用场景中，以满足不同领域和行业的需求

综上所述，本文基于时频分析与深度学习提出的滚动轴承

故障诊断方法在实验验证中取得了较好的效果。与传统方法相

比，该方法在准确性、稳定性、鲁棒性和适应性方面都具有明

显优势。然而，仍然存在一些局限性和问题需要进一步研究和

改进。未来的工作可以集中在提高数据量要求、简化模型训练

与优化过程等方面，并将该方法应用到更多实际场景中，以满

足不同领域和行业的需求