【摘 要】
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滚动轴承在工作时产生的一维原始信号承载了大量关于轴承的运行状态和故障信息,在滚动轴承故障诊断领域内具有不可替代的重要地位。本文以滚动轴承一维信号作为知识驱动,依托公开数据集,对滚动轴承故障诊断方法进行了研究,建立了基于数据驱动的滚动轴承故障诊断模型。本文主要完成如下工作:一、介绍了常用的信号处理方法。首先根据幅域指标和时域分析,初步判断了滚动轴承内部存在故障。接着在信号的频谱图中寻找到了故障频率及
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（51575318）； 山东省自然科学基金项目（ZR2019MEE064）；
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滚动轴承在工作时产生的一维原始信号承载了大量关于轴承的运行状态和故障信息,在滚动轴承故障诊断领域内具有不可替代的重要地位。本文以滚动轴承一维信号作为知识驱动,依托公开数据集,对滚动轴承故障诊断方法进行了研究,建立了基于数据驱动的滚动轴承故障诊断模型。本文主要完成如下工作:一、介绍了常用的信号处理方法。首先根据幅域指标和时域分析,初步判断了滚动轴承内部存在故障。接着在信号的频谱图中寻找到了故障频率及其谐波,诊断出了故障类型。然后使用时-频分析方法,求解了故障信号中的关键频带,进一步确定了故障类型。二、针对反卷积算法过于依赖人工设置参数的问题,提出了基于粒子群优化算法的多点最优最小熵反卷积调整（PSO-MOMEDA）,采用包络谐噪比（EHNR）作为粒子的适应度,自适应地识别最优参数,正确识别了仿真信号和实验信号中的轴承故障类型。三、建立了基于一维注意力卷积神经网络与支持向量机（1DACNN-SVM）的滚动轴承故障诊断模型。将注意力模块引入到一维卷积神经网络中,帮助模型将注意力集中在与故障相关的关键特征上,同时抑制无关信息对诊断结果的干扰。并使用支持向量机代替传统的全连接层作为分类器,对故障特征进行类别划分。利用实验信号对1DACNN-SVM的有效性和优越性进行了验证。四、建立了基于深度子领域感知网络（DSDAN）的滚动轴承跨域诊断模型。基于领域自适应理论中的最大平均差异理论,提出了子领域感知（SDA）领域度量准则,并联合类别度量准则共同计算模型损失。通过跨工况故障诊断和跨实验场景故障诊断,分析了轴承类型、工况和实验场景对提取跨域特征的影响,验证了 DSDAN的有效性和优越性。
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