本文關(guān)鍵詞：基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的變速器故障分類(lèi)識(shí)別研究

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【摘要】：齒輪和滾動(dòng)軸承作為汽車(chē)變速器中常見(jiàn)的零部件,受汽車(chē)運(yùn)行工況復(fù)雜多變的影響,長(zhǎng)期工作在交變負(fù)荷下,是故障的多發(fā)件,其故障振動(dòng)信號(hào)往往表現(xiàn)出較強(qiáng)的非線(xiàn)性和非平穩(wěn)性。時(shí)頻分析得到的時(shí)頻圖像表示的是時(shí)域和頻域的聯(lián)合分布信息,直觀(guān)地反映了信號(hào)的各頻率成分隨時(shí)間變化的關(guān)系。時(shí)頻圖包含了豐富的設(shè)備狀態(tài)信息,可以通過(guò)分析圖像實(shí)現(xiàn)變速箱故障的智能診斷。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的算法之一,對(duì)于圖像識(shí)別具有良好的分類(lèi)性能,因此,本文提出將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于振動(dòng)信號(hào)時(shí)頻圖像的處理,以實(shí)現(xiàn)故障的分類(lèi)識(shí)別。首先采集變速箱的故障振動(dòng)信號(hào),用時(shí)頻變換方法將信號(hào)轉(zhuǎn)化為時(shí)頻圖像,再用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)時(shí)頻圖像進(jìn)行分類(lèi)識(shí)別,判斷變速器的運(yùn)行狀態(tài)。時(shí)頻方法的選擇直接影響時(shí)頻分析的性能,為此,構(gòu)造了與試驗(yàn)時(shí)的故障對(duì)應(yīng)的齒輪沖擊型故障、軸承沖擊型故障和混合故障仿真信號(hào),用三種不同的時(shí)頻方法'小波變換、變換、短時(shí)傅里葉變換(分別對(duì)仿真信號(hào)進(jìn)行時(shí)頻分析,以選擇較為合適的時(shí)頻分析方法。結(jié)果表明,以小波為小波基的連續(xù)小波變換的時(shí)頻特性最好,變換次之,短時(shí)傅里葉變換最差。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)參數(shù)直接影響其分類(lèi)識(shí)別的能力。研究了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)參數(shù)對(duì)最終時(shí)頻圖像分類(lèi)結(jié)果的影響,包括迭代次數(shù)、批量尺寸、卷積核個(gè)數(shù)和尺寸,構(gòu)建了對(duì)變速箱故障的時(shí)頻圖像分類(lèi)能力強(qiáng)而且分類(lèi)效率較高的網(wǎng)絡(luò)。當(dāng)齒輪箱輸入轉(zhuǎn)速變化時(shí),振動(dòng)信號(hào)時(shí)頻圖有較大差異。采用結(jié)構(gòu)參數(shù)優(yōu)化后的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)變轉(zhuǎn)速工況下的變速箱故障進(jìn)行了分類(lèi)識(shí)別,取得了較好的效果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于圖像識(shí)別時(shí),對(duì)圖像一定程度的平移、縮放、扭轉(zhuǎn)具有不變性的特點(diǎn)。說(shuō)明在復(fù)雜工況下,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可有效應(yīng)用于振動(dòng)信號(hào)時(shí)頻圖像的分類(lèi)識(shí)別與設(shè)備智能診斷。
【學(xué)位授予單位】：華南理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：U472

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本文編號(hào)：1301919