基于卷积神经网络的滚动轴承故障诊断与剩余寿命预测研究

基于卷积神经网络的滚动轴承故障诊断与剩余寿命预测

研究

基于卷积神经网络的滚动轴承故障诊断与剩余寿命预测研究

摘要：滚动轴承是旋转机械中重要的关键部件，其故障会导致设备的停机和生产能力的降低。因此，准确地进行滚动轴承故障诊断和剩余寿命预测对于机械设备的可靠运行和维护具有重要意义。本研究基于卷积神经网络（CNN），以滚动轴承

振动信号为输入，提出了一种滚动轴承故障诊断和剩余寿命预测方法，通过对振动信号的特征提取和模式识别，实现对滚动轴承的故障诊断和剩余寿命预测。

1. 引言

滚动轴承在工业领域中被广泛应用，负责承受旋转机械的载荷。然而，由于工况环境的复杂性和长时间运行，滚动轴承会遭受各种故障，例如疲劳裂纹、松动、外环和内环损伤等。如果轴承故障未及时发现和处理，将会导致严重后果，如设备损坏、生产停滞和经济损失。因此，滚动轴承故障诊断和剩余寿命预测的研究具有重要的实际意义。

2. 相关工作

在滚动轴承故障诊断和剩余寿命预测的研究中，传统的方法主要依赖于特征提取和模式识别。常用的特征包括时域特征、频域特征和小波包特征。然而，传统方法在处理大量数据时存在计算复杂度高和特征提取不充分的问题。近年来，深度学习技术的发展为滚动轴承故障诊断和剩余寿命预测提供了一种新的思路。

3. 方法

本研究基于卷积神经网络（CNN），选择了滚动轴承的振动信

号作为输入数据。首先，对振动信号进行预处理，包括去噪和滤波。然后，通过卷积层和池化层等操作，提取振动信号的时域和频域特征。接下来，设计合适的网络结构，将提取得到的特征输入到卷积神经网络中进行训练。最后，通过训练好的模型，实现滚动轴承故障的诊断和剩余寿命的预测。

4. 实验结果与分析

本研究在大量的滚动轴承振动信号数据集上进行实验，并与传统方法进行了比较。结果表明，基于卷积神经网络的方法在滚动轴承故障诊断和剩余寿命预测上具有较高的准确率和鲁棒性。同时，相比于传统方法，基于卷积神经网络的方法具有更好的特征提取能力和数据处理效率。

5. 结论

本研究基于卷积神经网络提出了一种滚动轴承故障诊断和剩余寿命预测方法。实验结果表明，该方法具有较高的准确率和鲁棒性，能够有效地处理大量的振动信号数据，为滚动轴承的故障诊断和剩余寿命预测提供了新的思路和方法。未来的研究可以进一步优化网络结构和模型参数，提高故障诊断和剩余寿命预测的精度和稳定性

本研究通过基于卷积神经网络的方法，成功提出了一种滚动轴承故障诊断和剩余寿命预测方案。实验结果表明，该方法在滚动轴承故障诊断和剩余寿命预测上具有较高的准确率和鲁棒性，并能有效地处理大量的振动信号数据。与传统方法相比，基于卷积神经网络的方法具有更好的特征提取能力和数据处理效率。未来的研究可以进一步优化网络结构和模型参数，以提

高故障诊断和剩余寿命预测的精度和稳定性。总之，本研究为滚动轴承故障诊断和剩余寿命预测领域提供了新的思路和方法