【摘 要】
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电机在工业生产中的重要地位不言而喻,极大的推进了生产力,收获巨大的经济效益,但在恶劣工况下长期工作的电机时常发生故障,导致严重的安全事故。因设备监控技术的发展,累积了大量的电机运行状态数据,借助深度神经网络模型,能够自动提取运行状态数据中的故障特征,因而研究深度神经网络模型在电机故障诊断中的应用具有实际应用价值。为了保证电机的安全运行,摆脱传统诊断技术的种种缺点,本文通过将基于卷积神经网络的深度诊
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电机在工业生产中的重要地位不言而喻,极大的推进了生产力,收获巨大的经济效益,但在恶劣工况下长期工作的电机时常发生故障,导致严重的安全事故。因设备监控技术的发展,累积了大量的电机运行状态数据,借助深度神经网络模型,能够自动提取运行状态数据中的故障特征,因而研究深度神经网络模型在电机故障诊断中的应用具有实际应用价值。为了保证电机的安全运行,摆脱传统诊断技术的种种缺点,本文通过将基于卷积神经网络的深度诊断模型运用到电机轴承的振动信号识别上,成功实现了端到端的快捷诊断。本文的主要研究工作和成果如下:（1）针对一维时域振动信号,对卷积神经网络模型进行了研究后加以改造,搭建了一维三层卷积神经网络模型,解释了其结构与参数设定;利用滑动窗口重采样和其他手段对CWRU开源数据进行预处理;将得到的一维时域振动信号输入模型,取得了99%的优于同类模型的识别率,实现了端到端的便利诊断,降低了电机故障诊断的复杂性。在三层卷积神经网络的基础上加深层数至六层,根据本文提出的卷积核设计思路,加宽第一层卷积核实现了计算量同等下的感受野的扩大,为使模型学习到与机械位移无关的特征,提出模型部分超参数设定的依据,并引入BN层,新的一维模型对CWRU数据的识别率提升至100%,验证了卷积神经网络的合理加深确实可提高模型识别能力;通过对比实验反应出训练数据量与模型功效间的关系,为工程实践中的数据集采样和制作提供依据。（2）为拓宽本文卷积神经网络的可用应用领域,对卷积神经网络中的VGG模型进行改造,搭建出二维卷积神经网络模型;对都灵大学开源轴承数据进行预处理,包括分类、打标签,制作出新的数据集;提取新数据集中3个通道的数据生成二维可视化图片来反应其特征;将新数据集输入到模型,识别率达到99.993%,利用T-sne可视化工具展示分类情况。对二维模型进行优化改造,利用迁移学习的特点,解决耗时、数据量、计算机资源三个方面尚存的问题,得到更快捷普适的二维模型,并通过对比实验得到验证。
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