改进的邻域相关法在回转支承故障诊断中的应用
浅析滚动轴承故障诊断技术及其应用
浅析滚动轴承故障诊断技术及其应用摘要：文章简要论述了在塑料薄膜生产设备的维护保养中运用滚动轴承故障诊断技术的意义，说明了在塑料薄膜生产中由滚动轴承的故障而引起设备故障的模式，分析了一些可用的滚动轴承故障诊断技术，以期供从事塑料薄膜生产设备维护保养工程技术人员参考及借鉴。
关键词：塑料薄膜生产设备；滚动轴承；故障诊断技术；发展应用滚动轴承较之滑动轴承有许多优点，在轴承领域也占有主要地位。
滚动轴承不仅是机械设备中重要的旋转零件，而且也是机械设备中重要的故障来源之一。
因此，在塑料薄膜生产设备的维护保养工作中就需要有有效的滚动轴承故障诊断技术方法来检测滚动轴承的运行状态来确定机械是否能正常地工作。
1滚动轴承故障诊断技术运用的意义滚动轴承具有装配方便、效率高、容易实现润滑、摩擦阻力小等优点，在机械设备中有着承受和传递载荷的作用，它运行状态的正常与否直接影响着整台塑料薄膜生产设备的包括精度、可靠性及寿命的动态性能的高低。
轴承故障轻则会设备异响、振动或者产生较大噪音，重则会造成严重的设备故障导致生产临时中断等。
由此可知，在塑料薄膜生产设备的维护保养工作中也需要有效的滚动轴承故障诊断技术。
塑料薄膜生产机械设备安全、有效的运行需要有运行状态的检测和故障诊断的前提为保证，那么，滚动轴承故障诊断技术作为机械设备故障诊断技术的重要组成部分，对其进行深入地研究在保障机械设备的安全、保证机械设备的稳定运行、消除潜在的事故等方面有着十分重要的意义。
2滚动轴承故障引发设备故障的模式塑料薄膜生产设备由滚动轴承故障而引发故障的模式主要是有六种，分别为疲劳、磨损、腐蚀、电蚀磨损、塑性变形和裂痕。
滚动轴承疲劳分为表面下疲劳和表面初始疲劳两种。
疲劳失效主要是由于滚道表面下应力的重复变化、不良的表面加工质量、不良的润滑以及相对滑动等情况而造成的材料表面结构的变化进而产生材料结构的微裂纹并传播的情况。
滚动轴承的磨损分为研磨磨损和粘性磨损。
研磨磨损属于材料剥离磨损的一种，多是由于不充分的润滑或是杂质的进入等导致的，研磨磨损会导致表面精度的磨损和破坏，具体表现为在低速重载过薄油膜时，会有镜面状效应产生；而粘着磨损则是指材料从一个表面到另一个表面的转移，当负荷过低时粘性磨损发生在滚动体和滚道的表面或是粘性磨损发生在滚动体以较高的加速度重新进入负荷区时，主要的表现为会有拖尾效应。
回转支承的故障监测诊断技术
柱， 将一棵单体液压支柱支在 液压支架 前梁稳 固地点 ， 另 一棵 液压单体 柱支在液压支架底脚的稳固地点 ， 单体液压 支柱要打 在实茬底上 ， 单体液压支柱柱 顶与支架 支点垫好 小板 防滑 ， 并
用 １ ２号双股铅丝拴牢 固定 ， 防止 弹柱 ， 操 作人员距离单体 液压
支柱不小 于 ６ ｍ， 避 开单体柱 的弹 射方 向。通过前 后支 、 顶将
［ ３ ］ 车得福 ， 刘艳 华 ． 烟 气 热 能梯 级 利 用 ［ Ｍ］ ． 北京 ： 化 学工 业
（ 上接 第 ２ ０ ８页 ）
参 考文献 ：
传播 的环节 中， 纵波 的衰 变速度较 大 ， 所 以应 选其作 为检测 的
主要 的对象 。另外 ， 在应力波处于传播环 节时会发生较大 的噪 声， 所 以应 注重对噪声 的有效处理以提高诊 断的质量 。
２ 结 语
［ １ ］ 李兴林 ， 张仰平 ， 曹茂来 ， 等． 滚动轴承故 障监测诊断技 术
６ ９ ．
随着科学技术的高速发展 以及故 障诊断知识 理论 的深入
研究 ， 很 多的高新技术成果在今后将会更 加广泛地使用在针对
［ ３ ］ 郝如 江， 卢文秀， 褚福磊． 声发射检 测技术 用于滚动轴承 故 障诊 断的研究综述［ Ｊ ］ ． 振动与冲击 ， ２ ０ １ ０ ， ８ （ ３ ） ： ５ ８—
支架 间隙调整在 － ＋ ０ ． ５ ｍ以内。 ３ ） 对接后 的推进 回采要 求 ， 对 接后支架重新 由下往 上编 号（ 共 １ ２ ０组支架 ） 。在 对接后如果 ４ ５组 和 ４ ６组支 架间存有
参考文献 ：
［ １ ］ 郑献军 ， 李丰 ， 茹华民， 等． 刀把 式综采 工作 面对接技 术．
一种改进的滚动轴承故障诊断方法
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２ 基 于 ＳＬ Ｓ Ｍ 的滚 动 轴 承 故 障 诊 断 Ｓ Ｖ
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因 此 本 文 将 半 监 督 学 习 与 Ｌ — ＶＭ 相 结 合 ， 给 出 一 种 ＳＳ
基 于 Ｌ Ｓ Ｓ ＶＭ 的 半 监 督 学 习 滚 动 轴 承 故 障 诊 断 新 方 法
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一
种 改 进 的 滚 动 轴 承 故 障 诊 断 方 法
口 杨康 鹏
武汉 ４ ０ ７ ３０ ２ 武 汉 理 工 大学 机 电工 程 学 院
摘
改进的经验模态分解方法在滚动轴承故障诊断中的应用
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基于深度学习的滚动轴承故障诊断方法
基于深度学习的滚动轴承故障诊断方法摘要：滚动轴承是机械传动系统的重要部件，其故障会严重影响整个机械系统的运转稳定性和使用寿命。
如何快速、准确地检测滚动轴承的故障，对于保障机械系统的安全运转具有重要意义。
传统的滚动轴承故障诊断方法不仅需要人工经验，而且对测量条件很敏感，存在一定的局限性。
本文提出了一种基于深度学习的滚动轴承故障诊断方法，该方法将深度卷积神经网络（CNN）应用于滚动轴承振动信号的分类识别。
首先，搭建了一个基于深度学习的滚动轴承故障诊断模型。
该模型利用传统的滚动轴承振动信号特征和深度学习的特征提取能力，对滚动轴承运行状态进行分类，具有快速识别和精准辨别的优势。
其次，通过实验数据的模拟和测试，验证了基于深度学习的滚动轴承故障诊断方法的准确性和可行性。
结果表明，该方法能够有效地诊断多种滚动轴承的故障类型，具有广泛的应用前景。
关键词：滚动轴承，故障诊断，深度学习，卷积神经网络，振动信号一、引言滚动轴承是各种传动系统中最常用的传动部件之一，广泛应用于机械、航空、汽车和工业领域。
随着和机械系统的应用越来越广泛，因滚动轴承引起的故障问题也日益严重。
在滚动轴承运行的过程中，存在着多种故障类型，如疲劳、碎裂、过热等，这些故障常常会导致机械系统的不稳定和损坏，严重影响到机械系统的运行效率和使用寿命。
为了及时发现和排除滚动轴承的故障，提高机械系统的可靠性，一直是机械工程领域的研究热点。
传统的滚动轴承故障诊断方法主要包括振动分析法、声学分析法、温度分析法等，这些方法需要综合利用机械学、信号处理和模式识别等多学科知识，还需要大量的人工经验和处理时间，对测量条件也很敏感。
近年来，随着深度学习技术的发展，为滚动轴承故障诊断提供了新的研究思路。
基于深度学习的滚动轴承故障诊断方法不仅可以自动提取数据特征，而且具有快速识别和精准辨别的优势。
本文提出的基于深度学习的滚动轴承故障诊断方法，将深度卷积神经网络（CNN）应用于滚动轴承振动信号的分类识别，具有简单、快速、准确的特点。
基于改进经验模态分解与深度特征提取的轴承故障诊断研究
基于改进经验模态分解与深度特征提取的轴承故障诊断研究随着工业技术的不断发展，机械设备在生产过程中扮演着重要的角色。
而轴承作为机械设备中不可或缺的关键部件之一，其故障对整个设备的正常运行和生产效率产生了极大的影响。
因此，轴承故障诊断研究成为了工程师们关注的焦点。
本文基于改进经验模态分解与深度特征提取的方法，对轴承故障进行研究与分析。
首先，对于信号的预处理，本文采用改进经验模态分解（Improved Empirical Mode Decomposition，IEMD）方法。
相比于传统的经验模态分解（Empirical Mode Decomposition，EMD）方法，IEMD通过引入标准差控制和剩余项自适应划分的方式，提高了信号的分解效果。
通过将原始信号分解成多个固有模态函数（Intrinsic Mode Functions，IMF），可以更好地提取出轴承故障信号中的故障特征。
其次，本文引入深度学习的思想，利用卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）对提取的特征进行分类和识别。
通过训练CNN模型，可以将不同类型的轴承故障进行有效区分，从而实现对轴承故障的自动诊断。
在实验中，本文采用了来自轴承故障仿真平台的振动信号数据进行验证。
首先，对振动信号进行了IEMD分解，得到了多个IMF分量。
然后，将每个IMF分量作为CNN的输入，通过多层卷积和池化操作提取特征。
最后，通过全连接层和softmax函数进行分类和识别。
实验结果表明，本文提出的基于改进经验模态分解与深度特征提取的方法在轴承故障诊断中具有较高的准确性和可靠性。
通过对不同类型的轴承故障进行分类和识别，可以为设备维护提供有效的指导和决策依据，提高设备的运行效率和可靠性。
总之，本文通过改进经验模态分解与深度特征提取的方法，实现了对轴承故障的自动诊断。
这一方法不仅提高了诊断的准确性和可靠性，还为设备维护和故障预警提供了重要的技术支持。
基于迁移学习的滚动轴承故障诊断研究
基于迁移学习的滚动轴承故障诊断研究基于迁移学习的滚动轴承故障诊断研究摘要：滚动轴承是旋转机械中常见的零部件，其故障会导致设备的停机和影响工作效率。
为了能够准确预测和诊断滚动轴承故障，并增强设备的运行可靠性，本研究基于迁移学习方法，提出了一种新的滚动轴承故障诊断算法。
通过将源域滚动轴承数据的知识迁移到目标域滚动轴承数据中，实现不同设备间故障诊断的共享，并通过实验验证了该算法的有效性。
1. 引言近年来，滚动轴承故障的预测和诊断一直是旋转机械中的研究热点。
滚动轴承故障的发生会导致旋转机械的性能下降、设备停机等问题，严重影响生产效率。
因此，开展滚动轴承故障诊断的研究对于提高设备的可靠性和工作效率具有重要意义。
2. 相关研究目前，滚动轴承故障诊断的方法主要包括传统的模型驱动方法和基于数据驱动的方法。
传统的模型驱动方法需要建立复杂的轴承故障模型，并且对不同设备需要重新建模，存在一定的局限性。
而数据驱动方法直接使用滚动轴承信号进行分析，能够更好地捕捉到故障特征。
3. 迁移学习迁移学习是指通过利用源域数据的知识来改善在目标域上的学习性能。
在滚动轴承故障诊断中，不同设备具有不同的故障特征，因此可以通过将源域数据的知识迁移到目标域数据中，实现模型的跨设备共享。
4. 基于迁移学习的滚动轴承故障诊断算法本研究提出了一种基于迁移学习的滚动轴承故障诊断算法。
首先，搜集不同设备的滚动轴承数据，并对源域数据进行预处理和特征提取。
然后，利用源域数据训练一个基础模型，并通过迁移学习将模型的知识迁移到目标域数据中。
最后，利用目标域数据进行模型的微调，得到一个适应目标域的滚动轴承故障诊断模型。
5. 实验与结果分析通过实验验证了基于迁移学习的滚动轴承故障诊断算法的有效性。
实验结果显示，该算法能够准确预测和诊断不同设备的滚动轴承故障，并且相较于传统的模型驱动方法和单一设备的数据驱动方法，具有更好的性能。
6. 结论本研究基于迁移学习的方法，提出了一种新的滚动轴承故障诊断算法，并通过实验验证了其有效性。
改进MBCV 法在滚动轴承故障诊断中的应用
第35卷第4期2022年8月振动工程学报Journal of Vibration EngineeringVol.35No.4Aug.2022改进MBCV法在滚动轴承故障诊断中的应用吴超，崔玲丽，张建宇，王鑫（北京工业大学材料与制造学部，北京100124）摘要:针对传统最大类间方差法（Maximum Between⁃Class Variance，MBCV）在分离轴承故障信号过程中存在的分割阈值适应性差、分离效果不佳的问题，提出一种基于MBCV动态阈值曲线的滚动轴承故障诊断方法。
该方法通过MBCV法获得频谱均分子区间的各分割阈值，然后高阶拟合各部分阈值进而获得动态阈值曲线，再通过调整优化频谱分段数量并以分离信号与原信号之间的均方根误差最小化为目标确定最优阈值曲线；依据最优动态阈值曲线将信号频谱分割为高、低两部分，对低幅值部分进行傅里叶逆变换及平方包络谱分析进而诊断故障。
此方法能有效消除强干扰成分，最大化提取轴承故障特征。
实验分析结果表明，相比于传统MBCV法，该方法提取的故障特征更加明显。
关键词:故障诊断；轴承；MBCV算法；阈值曲线；平方包络谱中图分类号:TH165+.3；TH133.33文献标志码:A文章编号:1004-4523（2022）04-0942-07DOI：10.16385/ki.issn.1004-4523.2022.04.018引言滚动轴承是旋转机械设备中的关键零件，其运行状态直接影响到整个机械系统的性能。
然而，由于机械设备结构复杂，工况多变，滚动轴承容易出现擦伤、裂纹、点蚀、脱落等局部损伤。
据有关资料统计，在机械设备中大约有21%的故障是由轴承损伤引起。
因此，为了提高滚动轴承的可靠性，保证机械设备安全运行，研究有效的轴承故障诊断方法非常必要［1⁃4］。
振动分析法由于其测量简单，蕴含信息丰富，且对滚动轴承早期故障比较敏感，被广泛应用于滚动轴承状态监测与故障诊断中［5］。
当轴承表面出现损伤时，损伤点在运行过程中与其他元件产生接触冲击，该冲击由于作用时间短，频域覆盖面大，必然会激发轴承系统的固有振动频率从而产生共振，导致振动信号的幅值和频率出现调制现象［6⁃7］。
基于迁移学习的动车组轴承故障诊断方法研究
基于迁移学习的动车组轴承故障诊断方法研究一、本文概述随着高速铁路的快速发展，动车组的安全性和可靠性成为了研究的热点。
轴承作为动车组中的关键部件，其运行状态直接影响到动车组的安全与性能。
然而，动车组轴承在运行过程中常受到各种复杂因素的影响，如高速、重载、交变应力等，易发生故障。
因此，对动车组轴承进行故障诊断，及时发现并处理潜在问题，对于保障动车组安全运行具有重要意义。
传统的动车组轴承故障诊断方法主要依赖于人工经验和定期维护，但这种方法不仅效率低下，而且容易漏检和误判。
近年来，随着人工智能和机器学习技术的发展，基于数据驱动的故障诊断方法逐渐成为研究热点。
其中，迁移学习作为一种能够在不同领域之间迁移知识的机器学习方法，为解决动车组轴承故障诊断问题提供了新的思路。
本文旨在研究基于迁移学习的动车组轴承故障诊断方法。
我们将对迁移学习的基本原理和方法进行介绍，并分析其在轴承故障诊断中的适用性。
然后，我们将探讨如何选择合适的源域和目标域，以及如何设计有效的迁移学习模型。
接着，我们将通过实验验证所提方法的有效性和优越性。
我们将对本文的研究成果进行总结，并展望未来的研究方向。
通过本文的研究，我们期望能够为动车组轴承故障诊断提供一种更加智能、高效的方法，为保障动车组的安全运行提供有力支持。
我们也希望本文的研究能够为相关领域的研究者提供有益的参考和启示。
二、相关理论基础迁移学习是一种机器学习的方法，它允许将从一个任务或领域学习到的知识迁移到另一个相关的任务或领域。
其核心思想在于，尽管源任务和目标任务可能存在差异，但它们之间仍然可能存在一些共享的、可迁移的知识或特征。
因此，通过迁移学习，我们可以利用源任务中已经学习到的知识来辅助目标任务的学习，从而提高学习效率，减少数据需求，并提升模型的泛化能力。
在动车组轴承故障诊断中，迁移学习的应用具有重要的实际意义。
动车组轴承的故障类型多样，且故障发生的过程往往伴随着复杂的非线性、非平稳特性。
基于深度学习的复杂工况下端到端的滚动轴承故障诊断算法研究
然而，目前深度学习算法在滚动轴承故障诊断中的应用仍存在一些挑战。首先， 数据集的质量和规模对深度学习模型的表现有重要影响，如何获取充足、高质 量的数据是亟待解决的问题。其次，深度学习模型的鲁棒性仍需提高，以应对 实际生产中复杂多变的工况条件。此外，如何结合滚动轴承的物理和动力学特 性，设计更为高效的深度学习模型，也是未来研究的重要方向。
本次演示将针对复杂工况下滚动轴承的故障诊断，研究基于深度学习的端到端 算法，以期提高故障诊断的准确性和效率。
相关技术
深度学习是近年来人工智能领域中最具影响力的技术之一，其强大的特征学习 和模式识别能力使得它在许多领域都取得了显著的成果。在滚动轴承故障诊断 中，深度学习算法可以自动学习故障特征，并根据这些特征进行故障分类和预 测。其中，卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）是两种最常用的深 度学习算法。此外，生成对抗网络（GAN）等新型深度学习算法也为滚动轴承 故障诊断提供了新的思路和方法。
3、基于自编码器的故障诊断：自编码器（AE）是一种无监督的深度学习算法， 可以用于数据降维和特征提取。在滚动轴承故障诊断中，AE可以用于提取轴承 振动信号中的特征。首先，AE将输入信号进行编码，得到低维度的编码向量； 然后，将编码向量作为输入，通过反向传播算法进行训练，得到械设备中的重要组成部分，其故障会对设备的正常运行产 生严重影响。因此，滚动轴承故障诊断具有重要意义。随着人工智能技术的发 展，深度学习作为一种强大的机器学习分支，已在许多领域取得了显著成果。 本次演示将综述基于深度学习的滚动轴承故障诊断研究进展，以期为相关领域 的研究提供参考。
文献综述：近年来，深度学习在滚动轴承故障诊断中得到了广泛。根据应用的 不同，可以分为以下几类：
随着工业技术的不断发展，设备运行的复杂性和多样性日益增加，对设备的故 障诊断提出了更高的要求。滚动轴承作为旋转机械中的关键部件，其故障可能 会导致整个设备的性能下降甚至损坏。而在实际运行中，滚动轴承常常处于变 工况条件下，其故障特征与稳态条件下的故障特征存在明显差异，给故障诊断 带来了一定的困难。因此，研究一种能够在变工况下准确诊断滚动轴承故障的 方法具有重要意义。
邻域知识图算法在旋转机械设备故障诊断中的应用
!计算机测量与控制!"#"$!$%!%%"!!"#$%&'()'*+%('#',&-!",&(".!#%)!#收稿日期 "#"$#+%&$!修回日期"#"$#&"%%基金项目 "#"$年云南省教育厅科学研究基金项目!"#"$(%*"*"%作者简介 邓宇翔!%'+&"&男&硕士研究生&副教授%引用格式 邓宇翔&李正红!邻域知识图算法在旋转机械设备故障诊断中的应用'((!计算机测量与控制&"#"$&$%!%%")%)"%&$#!文章编号 %)+%,*'& "#"$ %%##%)#)!!-./ %#!%)*") 0!1234!%%5,+)" 67!"#"$!%%!##$!!中图分类号 []$'%!!文献标识码 9邻域知识图算法在旋转机械设备故障诊断中的应用邓宇翔% 李正红"!%`昆明冶金高等专科学校电气与机械学院&昆明!)*#$##$"`昆明学院信息工程学院&昆明!)*#"%,"摘要 旋转机械应用过程中极易出现内环故障*外环故障*滚动体故障的情况&而这也直接影响机械部件的使用寿命$为准确诊断设备元件的故障行为&达到延长旋转机械设备寿命水平的目的&针对邻域知识图算法在旋转机械设备故障诊断中的应用展开研究$求解邻域知识图算法的函数表达式&并以此为基础&完成对故障数据的推荐&再通过预处理的方式&实现对旋转机械设备故障数据的深度挖掘$融合关键故障数据&并对其进行降维处理&根据核特征定义条件&完善具体的故障诊断流程&完成基于邻域知识图算法的旋转机械设备故障诊断算法的设计$实验结果表明&上述方法的应用&可将内环故障*外环故障*滚动体故障三种故障表现行为的诊断准确率均提升至'#a 以上&可以达到延长旋转机械设备使用寿命的目的%关键词 邻域知识图算法$旋转机械设备$故障诊断$数据推荐$数据降维$故障特征$故障行为/$$.01*&0","5F '07G 9"(G ""3:,";.'37'H (*$G/.7"(0&G #0,I *%.&60*7,"+0+"5J "&*&0,7)*1G 0,'(8-?;<E B V 4J 2G %&:/@I D 2G I L 2G"!%`d B 2Q 42G N D 6J A A B K G U C L A A D G D &Y J 1B A 6U L S?A D 16K 41J A J 2P N D 1I J 241J A ?2G 42D D K 42G &d B 2Q 42G !)*#$##&C I 42J $"`d B 2Q 42G F 24R D K O 46U &C L A A D G D L S /2S L K Q J 64L 2?2G 42D D K 42G &d B 2Q 42G!)*#"%,&C I 42J "/9+&(*1&)[I D 422D K K 42G S J 4A B K D &L B 6D K K 42G S J 4A B K D J 2P K L A A 42G D A D Q D 26S J 4A B K D L S K L 6J 642G Q J 1I 42D K U J K D D J O U 6L L 11B K P B K 42G J 77A 4M 1J 64L 2&W I 41IJ A O LP 4K D 16A U J S S D 16O 6I D O D K R 41D A 4S D L SQ D 1I J 241J A 7J K 6O !/2L K P D K 6L J 11B K J 6D A U P 4J G 2L O D 6I D S J B A 6O L S D T B 47Q D 261L Q 7L M 2D 26O J 2PD V 6D 2P 6I D A 4S D L S K L 6J 642G Q J 1I 42D K U &6I D J 77A 41J 64L 2L S J 2D 4G I X L K I L L P32L W A D P G D G K J 7I J A G L K 46I Q42S J B A 6P 4J G 2L O 4O L S K L M 6J 642G Q J 1I 42D K U 4O O 6B P 4D P 
基于深度学习的复杂工况下端到端的滚动轴承故障诊断算法研究共3篇基于深度学习的复杂工况下端到端的滚动轴承故障诊断算法研究1基于深度学习的复杂工况下端到端的滚动轴承故障诊断算法研究滚动轴承是机械设备中经常使用的部件，在运行过程中，由于受到各种外部因素的影响，如温度、负载等，会导致滚动轴承出现故障。
滚动轴承故障的出现会导致设备性能下降，引发设备事故，进而导致生产中断及经济损失。
因此，对滚动轴承的故障进行及时准确的诊断，对设备的正常运行及设备维护具有重要的意义，也成为了科技工作者研究的热点问题之一。
近年来，深度学习技术在滚动轴承故障诊断中得到广泛应用，取得了良好的效果。
本文旨在研究一种基于深度学习的复杂工况下端到端的滚动轴承故障诊断算法。
该算法采用端到端方式进行滚动轴承故障诊断，即采用耦合振动信号数据采集系统采集滚动轴承的振动信号，通过信号预处理、特征提取、特征选择和故障诊断等步骤，实现对复杂工况下滚动轴承故障的准确检测。
具体来说，该算法主要包含以下几个步骤：（1）信号采集：在滚动轴承的运行状态下，采集滚动轴承的振动信号，并将其利用高速数据采集卡进行数字化处理，减小噪声干扰。
（2）信号预处理：利用小波变换对采集到的信号进行去噪预处理，去除燃气机、电机等周围设备信号的干扰。
（3）特征提取：利用小波包分解将预处理后的信号进行分解，在不同尺度上提取频域、时域和复杂子空间的特征。
（4）特征选择：通过互信息、相关系数和卡方检验等方法，对提取到的特征进行筛选，筛选出对滚动轴承故障诊断具有较好区分性的特征。
（5）故障诊断：利用深度学习技术，采用卷积神经网络（CNN）进行滚动轴承故障诊断，并输出故障类型及故障程度。
那么，为什么选择深度学习技术进行滚动轴承故障诊断呢？一方面，与传统的机器学习方法相比，深度学习通过神经网络模拟人脑神经元的联结方式，可以非常好地处理非线性、高维度、大规模数据，适用于大型数据集的训练，具有优秀的拟合能力。
起重机低速重载回转支承的故障模式、机理及其状态监测
起重机低速重载回转支承的故障模式、机理及其状态监测李虎;赵章焰;吴占稳;王新华【摘要】归纳了回转支承的故障模式以及典型故障的机理分析,并调研了起重机回转支承运行情况,为起重机回转运行状态监测提供了可靠依据.对声发射技术在起重机回转支承上的应用进行可行性分析,提出了研究的基本思路,讨论了典型故障的信号采集与识别技术.最后,对起重机回转支承声发射监测技术的研究前景进行了展望.%The paper summarizes fault modes of slewing bearing and mechanism analysis for specific faults, and the slewing bearing operation is investigated and researched as well to provide reliable reference for monitoring of crane's slewing operation state. The feasibility analysis for application of acoustic emission in crane slewing bearing is performed, with basic research thoughts, as well as discussion of signal collection and identification technology for specific faults. At last, the paper presents research prospects of acoustic emission monitoring technology of crane's slewing bearing.【期刊名称】《起重运输机械》【年(卷),期】2012(000)009【总页数】4页(P95-98)【关键词】回转支承;故障模式;机理分析;状态监测;声发射【作者】李虎;赵章焰;吴占稳;王新华【作者单位】武汉理工大学物流工程学院武汉430063;武汉理工大学物流工程学院武汉430063;中国特种设备检测研究院北京100013;广州市特种设备检测研究院广州510180【正文语种】中文【中图分类】TH133.31 故障模式及机理分析1.1 故障模式回转支承经常出现的故障可分为2大类，一类是先天不足，由于设计、制造、安装不当造成的，主要有以下几点:1)连接结构的刚度不足。
基于改进ITD和峭度准则的滚动轴承故障诊断方法
基于改进ITD和峭度准则的滚动轴承故障诊断方法
向玲;鄢小安
【期刊名称】《机床与液压》
【年(卷),期】2015(43)11
【摘要】给出了改进的固有时间尺度分解方法(Improved Intrinsic Time-scale Decomposition,简称IITD)及端点效应评价指标.为了实现滚动轴承故障的精确诊断,提出了一种基于IITD和峭度准则的包络解调方法.该方法首先利用IITD将振动信号分解为一系列固有旋转分量(Proper Rotation Component,简称PRC),然后利用相关系数-峭度最大准则挑选包含故障信息最丰富的PR分量进行包络谱分析.为了验证该方法在应用中的有效性,针对轴承内圈故障,与EMD包络谱分析进行了比较,结果表明:该方法可以有效地提取滚动轴承故障特征信息,能够实现滚动轴承故障的精确诊断.
【总页数】4页(P178-181)
【作者】向玲;鄢小安
【作者单位】华北电力大学机械工程系,河北保定071003;华北电力大学机械工程系,河北保定071003
【正文语种】中文
【中图分类】TH17
【相关文献】
1.基于相关峭度准则EEMD及改进形态滤波的轴承故障诊断方法 [J], 李翠省;刘永强;廖英英
2.一种基于多点峭度谱和最大相关峭度解卷积的滚动轴承故障诊断方法 [J], 刘文朋;廖英英;杨绍普;刘永强;顾晓辉
3.基于最大相关峭度解卷积的滚动轴承复合故障诊断方法 [J], 张永鑫;宋晓庆;张晓冬;王志阳;冷军发
4.基于自适应自相关谱峭度图的滚动轴承故障诊断方法 [J], 郑近德;王兴龙;潘海洋;童靳于;刘庆运
5.基于谱峭度的滚动轴承故障诊断方法 [J], 王星河;王红军;刘国庆
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一些创新方法在旋转机械故障诊断中的应用
一些创新方法在旋转机械故障诊断中的应用摘要：旋转机械是指主要功能由旋转运动完成的机械。
电动机，离心式风机，离心水泵，汽轮机，发电机等都属于旋转机械的范围。
随着我国经济的迅速发展及科技创新能力的不断提升，旋转机械将会起到更加重要的作用。
旋转机械故障诊断技术也随之会成为热门的研究课题，现代信号处理的理论方法和技术手段，探索故障特征信息提取的途径，发展新的故障诊断理论和技术，本文介绍几种用数学形态学的原理解决旋转机械故障问题。
关键词：故障诊断，Markov模型，几何分形法，时域分析法Abstract: the rotating machinery is the main function performed by rotating machinery. Motor, centrifugal fan, centrifugal pumps, turbine, generator and so on all belongs to the scope of the rotating machinery. With the rapid development of our economy and the improving of the science and technology innovation ability, rotating machinery will play a more important role. Rotating machinery fault diagnosis technology will also become a hot research topic, the theory of modern signal processing methods and technological means, explore the way of fault characteristic information extraction, development of new theory and technology of fault diagnosis, this paper introduces several kinds of using mathematical morphology, the principle of solving the problem of rotating machinery fault.Key words: fault diagnosis, Markov model, fractal geometry method, time domain analysis method.1.旋转机械以及其故障诊断未来发展的方向随着旋转机械设备向着高速、重载、精密方向发展，对机械传动设备的要求越来越高。
大型齿轮箱回转支承故障诊断
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改进的邻域相关法在回转支承故障诊断中的应用*苏文胜1,2 柳晨曦3 薛志钢1,2 王奉涛3 刘晓飞31 江苏省特种设备安全监督检查研究院无锡分院 无锡 2141742 国家桥门式起重机械产品质量监督检验中心 无锡 2141743 大连理工大学振动工程研究所 大连 116024摘 要：回转支承具有运行速度低、旋转方向和旋转角度多变、承载能力高、工作环境复杂等特点，为保证生产作业顺利进行，对回转支承进行故障诊断非常必要。
文中对现场回转支承3种运行阶段的振动信号进行采集，利用去均值方法对信号降噪处理，采用改进的邻域相关法进行故障诊断和分类，通过模拟和实际数据验证了方法的可行性，为回转支承故障诊断提供参考。
关键词：回转支承；邻域相关分析；故障；诊断；分类中图分类号：TH165+.3 文献标识码：A 文章编号：1001-0785（2019）08-0094-04Abstract: The slewing bearing has the characteristics of low running speed, changeable rotating direction and angle, high bearingcapacity and complex working environment. In order to ensure the smooth operation of production, it is very necessary to carry out fault diagnosis on the slewing bearing. In this paper, the vibration signals of the three operation stages of the slewing bearing are collected, the signal is denoised by the de-averaging method, and the fault diagnosis and classification are carried out by the improved neighborhood correlation method. The feasibility of the method is verified by simulation and actual data, which provides a reference for the fault diagnosis of the slewing bearing.Keywords: slewing bearing; neighborhood correlation analysis; fault; diagnosis; classification0 概述机械产品的安全检测与在线健康监测是保障重大机械产品安全服役的重要手段。
安全检测是通过物理或化学方法获得结构故障信息，判断结构安全状态；在线健康监测是利用传感技术、采集技术以及网络技术，在线实时获取与机械产品健康状况相关信息，及时发现结构运行异常信息，进而作后续处理。
随着结构健康监测（Structural Health Monitoring ，SHM ）的思想得到普遍认可，状态监测与故障诊断方法研究得到进一步延伸和发展[1]。
大型回转支承主要应用于大型、重型机械，工作环境复杂、承受载荷较大、转速较低而且经常有间歇运动。
制造过程中材料性能、装配过程中零部件尺寸配合情况、安装过程中固定位置以及松紧程度、使用过程中实际承载情况等不同，均会导致相同型号回转支承在工况下发生故障时间存在差异。
因此，对回转支承实时进行状态监测与故障诊断可以保障重大装备运行可靠性。
通过对采集得到的故障信息分析，确定引起故障的原因，将这些信息反馈给相关制造厂家，促进完善产品质量，在考虑经济成本条件下，选择其他材料制造或修改结构设计方法等，提高产品可靠度及竞争力[2]。
从20世纪70年代起，低速重载回转支承相继被很多学者和企业研究，这一领域的探索得到了越来越多的重视。
以Web Of Sciencetm TM 数据库为例，图1为有关回转支承的论文发表数量。
图1 大型回转支承相关文章发表数量*基金项目：江苏省特检院科技项目（KJ(Y）2015013)1 理论依据由于回转支承振动时域信号数据点很多，在进行时域分析时，会影响分析速度和效率，因此，需要对数据进行压缩处理。
Yi B. K.[3]等提出了一种时间序列数据压缩算法，可以在尽量保证原始数据特征的前提下对数据进行缩减。
设一组时间序列x ＝(x 1 , x 2 ,..., x K )，共有K 个数据点。
定义一个常数m ，m 为K 的约数，将时间序列x 等分成N 段，其中，N ＝K /m 。
计算每个数据段数据点平均值，将这些平均值按照原来数据序列顺序组成一组新时间序列y ＝(y 1, y 2,..., y N )，每个元素表示为（1）式中：利用此种方法进行数据压缩的同时，为了清楚地表示平均值序列与原信号关系以及冲击变化情况，引出邻域相关算法。
为清楚地表明数据点间领域相关关系，采用相关领域图的方法进行表示[4]。
在领域相关图中，传统方法采用二维数据点表示，每个点横坐标和纵坐标分别为y i 与y i +1。
对时间序列进行缩减之后，采用最小二乘椭圆拟合方法对离散平均值数据进行拟合，通过拟合椭圆在坐标中倾斜方向来判断回转支承冲击变化情况，进而对回转支承故障状态进行识别。
因此，拟合图形的形状可以作为不同阶段回转支承的故障特征。
在传统方法中，文献[4]对半周期离散信号进行分析，采用椭圆拟合方法。
对回转支承半周期信号进行分析时，有可能会漏掉另外半周期振动冲击成分，造成分析结果出现偏差。
此外，采用椭圆拟合方法在二维图中显示，不能包含更多椭圆参数信息，对进一步研究产生一定限制。
本文提出了一种改进的领域相关法对低速重载回转支承进行故障诊断。
首先对回转支承现场不同运行阶段整周期振动信号进行采集和降噪处理，之后根据领域相关缩减算法计算降噪信号数据平均值，对新构成的平均值时间序列离散数据用椭球拟合方法进行数据拟合，最后通过比较回转支承各故障阶段拟合球体形状、方向和参数，对3种故障状态回转支承进行了区分。
2 试验研究研究对象为某港口吊装现场设备，回转支承型号为132.45.2800.03，回转速度为1.5 r/min 。
采用PCB 加速度传感器采集回转支承振动信号，如图2所示。
由于现场设备在运行过程中完全将回转支承和减速器齿轮封闭在保护机构中，并与其他机构相连，而国内外公开的回转支承振动信号采集方法均基于模拟实验台，结构相对简单。
因此，需要考虑传感器安放位置和引线方式来进行合理布局，尽量排除噪声信号及其他振动信号干扰。
基于三排滚柱回转支承展开研究，其各部件振动情况比单排滚柱回转支承更加复杂，而且故障情况也更加复杂。
在拆机检查过程中发现，故障发生阶段不止出现单一故障类型，故回转支承故障诊断方法不能完全借鉴基于模拟实验台的研究结果。
图2 传感器安放实物图选择回转支承正常工作期、早期故障期和中期故障期3种运行状态下的振动信号进行分析，对时域信号进行去均值处理得到结果如图3所示。
图3 不同时期振动信号时域图为研究方便，采用回转支承一周期（40 s ）数据进行研究，保证捕捉到整周期中所有故障特征。
以图3a 数据为例，首先将整周期信号拆分为40段，每段为1 s ，如图4所示（仅列出第（1）~第（18）序列）。
根据回转支承振动信号特点选择观测窗口m =20，各窗口中有1 024个采样点。
之后利用数据压缩方法，计算对应数据段中平均值，得到相应平均值离散点集合。
每秒得到的平均值离散数据点经过椭球拟合，得到图5所示形状。
图4 振动信号分段图图5 分段数据椭球拟合图分别对图3中的3个阶段数据采用上述方法进行椭球拟合，可得到图6共40个拟合椭球体（仅列出第（1）~第（18）序列），其中各阶段对应不同形状、方向和参数的三维椭球。
其中，正常工作期，轴承无故障，振动信号主要反映背景噪声的特点，此阶段拟合椭球在X（i）、X（i＋1）与X（i＋2）坐标方向延展程度位于同一水平，成球体或近似球体；早期故障期，轴承出现早期故障，在振动中体现调制现象，此阶段拟合椭球在两个方向的延展程度超过另外一个方向，成扁担体或梭体，由X（i）、X（i＋1）平面45°指向X（i ＋2）坐标方向；中期故障期，轴承故障进一步扩展，在频谱中出现高频成分，此阶段拟合椭球拟合椭球在两个方向的延展程度也超过另外一个方向，而由X（i）、X（i＋2）平面45°指向X（i＋1）坐标方向。
(a)正常工作期 （b）早期故障期 （c）中期故障期图6 3种运行阶段椭球拟合对比图3 结论本文对传统邻域相关法进行改进，突出了回转支承不同阶段故障特征定性分析效果。
通过对回转支承现场实测信号的研究，根据拟合椭球形状、方向和参数特点有效区分出回转支承故障程度和运行阶段，对实际工程具有一定借鉴意义。
未来可对椭球参数进行量化研究，探索回转支承在不同运行状态以及故障类型条件下得到的拟合球体参数变化规律。
参考文献[1] Wang Fengtao，Liu Chenxi，Su Wensheng，et al.Condition monitoring and fault diagnosis methods for low-speed and heavy-load slewing bearings：a literature review [J].Journal of Viboengineering，2017，19(5)：3 429-3 443.[2] 苏文胜，薛志钢，李云飞.门座起重机回转支承故障诊断[J].起重运输机械，2017(6)：82-86.[3] Yi B.K，Faloutsos.C.Fast time sequence indexing for arbitrary Lp Norms[EB/OL].[2015-12-14]. / compsci/553/.[4] Wahyu Caesarendra，Buyung Kosasih，Anh Kiet Tieu，et al.Circular domain features based condition monitoring for low speed bearing [J].Mechanical Systems and Signal Processing，2014，45：114-138.[5] 苏文胜.滚动轴承信号处理及特征提取方法研究[D].大连：大连理工大学，2010.作 者：苏文胜电子邮箱：swsing@163。