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基于改进EEMD的卷积神经网络滚动轴承故障诊断
基于改进EEMD的卷积神经网络滚动轴承故障诊断
摘要：
随着工业领域的快速发展，滚动轴承作为重要的旋转机械元件，其故障对生产和工作安全带来严重影响。因此，快速准确地诊断滚动轴承故障成为了一个迫切的任务。本论文提出了一种基于改进经验模态分解（ImprovedEmpiricalModeDecomposition,IEMD）和卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）的滚动轴承故障诊断方法。首先，利用IEMD对滚动轴承振动信号进行分解，获得多个具有不同频率特征的本征模态函数（IntrinsicModeFunction,IMF）。然后，将IMF作为输入，训练CNN模型进行故障分类识别。通过对实验数据进行测试，结果表明，该方法能够有效地实现滚动轴承故障的自动诊断，具有较高的准确性和稳定性。
关键词：滚动轴承；故障诊断；经验模态分解；卷积神经网络
1.引言
滚动轴承作为重要的旋转机械元件，广泛应用于工业领域。然而，由于长期运行和外界环境等因素的影响，滚动轴承容易出现故障，导致生产中断和设备损坏。因此，准确地诊断滚动轴承故障，对于提高设备可靠性和工作安全具有重要意义。
2.相关工作
滚动轴承故障诊断的研究已经有很多，其中振动信号分析是最常用的方法之一。传统的滚动轴承故障诊断方法主要基于特征提取和模式识别，如小波变换、频域特征提取等。然而，这些方法对信号的非线性和非稳态性处理能力有限，往往容易出现诊断精度不高的情况。
为了解决这一问题，经验模态分解（EmpiricalModeDecomposition,EMD）被引入到滚动轴承故障诊断中。EMD是一种信号处理方法，能够将信号分解成一系列本征模态函数（IMF），每个IMF都具有不同的频率特征。然而，传统的EMD存在着模态混叠和模态间隔问题，影响了其在滚动轴承故障诊断中的应用。
为了克服传统EMD存在的问题，本论文提出了一种改进的经验模态分解（IEMD）方法。该方法利用模态指数与稳定极值点检测相结合，解决了传统EMD的模态混叠和模态间隔问题。
3.方法
本论文的滚动轴承故障诊断方法主要包括以下几个步骤：
（1）数据采集和预处理：利用传感器采集滚动轴承振动信号，并进行去噪和标准化处理，以提高后续处理的精度和稳定性；
（2）改进经验模态分解：引入IEMD方法对预处理后的振动信号进行分解，获得多个IMF；
（3）特征提取：对每个IMF提取统计学特征和频域特征，用于描述不同故障状态下的振动信号；
（4）数据准备：将提取的特征数据分为训练集和测试集，并进行标签化；
（5）卷积神经网络模型训练：利用训练集对CNN模型进行训练，优化其权重和偏置参数，以实现滚动轴承故障的分类识别；
（6）模型测试和评估：利用测试集对训练好的CNN模型进行测试，评估其诊断准确性和稳定性。
4.实验结果与分析
通过对实验数据的测试，本论文的方法在滚动轴承故障诊断中取得了较好的效果。通过评估指标，如准确率、召回率和F1值，证实了该方法的高精度和稳定性。与传统方法相比，该方法能够更准确地诊断滚动轴承故障，提高设备的可用性和工作安全性。
5.结论
本论文提出了一种基于改进经验模态分解和卷积神经网络的滚动轴承故障诊断方法。该方法充分利用了IEMD的优势和CNN的特点，能够实现滚动轴承故障的自动诊断。通过对实验数据的测试，结果表明该方法能够有效地识别不同故障状态下的滚动轴承，具有较高的准确性和稳定性。未来可以进一步优化该方法，提高其在实际工程中的应用性能。
参考文献：
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