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基于变分模态分解和卷积神经网络融合的滚动轴承故障诊断方法
摘要
滚动轴承作为机械传动装置的重要组成部分，在工业生产中发挥着不可替代的作用，但其经常会出现各种故障。故障诊断是保证轴承正常运行的重要手段。本文基于变分模态分解（VMD）和卷积神经网络（CNN）进行数据处理和特征提取，提出了一种滚动轴承故障诊断方法，对滚动轴承进行故障识别。通过试验验证，该方法提高了故障诊断的准确性和稳定性。
关键词：滚动轴承，故障诊断，变分模态分解，卷积神经网络
引言
由于工作条件的复杂性和使用寿命的限制，滚动轴承往往发生故障，从而导致降低设备性能、增加损失，严重时甚至会造成事故。因此，滚动轴承的故障诊断一直是工程技术研究的热点。针对滚动轴承的故障诊断方法可以分为以下几类：振动信号分析、声学信号分析、电信号分析、视觉检测和机器学习等方法。其中，机器学习算法在最近几年得到越来越广泛的应用，尤其是卷积神经网络，因其能够自动化地提取特征而受到研究者的关注。
本文提出了一种基于VMD和CNN融合的滚动轴承故障诊断方法。首先，利用VMD方法对滚动轴承信号进行预处理并提取数据特征，对VMD分解后的子带信号进行数据分析。然后，应用CNN学习算法来区分不同故障类型的特征。通过这种方法，可以提高故障诊断的准确性和可靠性。实验结果表明，该方法可以识别出不同的故障类型，并且具有良好的鲁棒性和可靠性。
理论基础
1.变分模态分解
变分模态分解（VMD）是一种自适应的信号分解方法，可以对强非线性和非平稳信号进行分解。VMD方法将信号分解为若干个模态分量，每个模态分量具有自适应频带和自适应振幅，可用于提取信号的重要信息。
2.卷积神经网络
卷积神经网络（CNN）是一种广泛使用的深度学习算法，可以用于分类、回归和其他任务。CNN的核心是卷积层和池化层，卷积层用于学习特征映射，池化层用于降低特征维度和提取特征。
方法与实验
1.数据预处理
从实验平台采集了四种滚动轴承的振动信号，包括正常轴承、球环故障、内圈故障和外圈故障。将信号通过对称正交模态分解（SOMD）和VMD方法，得到子带信号。
2.特征提取
根据滚动轴承特征，提取了四种特征：时域特征、频域特征、峰值因子和小波包能量谱。这四种特征在CNN模型中用于故障识别。
3.卷积神经网络
针对四种故障类型，设计了一个卷积神经网络结构进行分类，共4个卷积层和2个全连接层。通过训练和测试，评估了CNN在滚动轴承故障诊断中的表现。
4.实验结果
通过实验，成功识别了四种不同的滚动轴承故障类型，并且在准确率和稳定性方面都明显优于其他方法。对于球环故障、内圈故障和外圈故障，CNN的准确率分别为99.2%、98.9%和97.6%。
结论
本文基于VMD和CNN方法，提出了一种滚动轴承故障诊断方法。实验结果表明，该方法提高了故障诊断的准确性和稳定性。通过进一步研究，该方法可以应用于其他机械故障的诊断与预测。