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基于CNN和GRU的滾動軸承退化狀態(tài)評估及剩余壽命預測

發(fā)布時間:2021-11-21 09:49
  滾動軸承是工業(yè)上最常用且最易損壞的機械零件,其發(fā)生任何意外故障都可能給工廠帶來巨大損失。此外,滾動軸承運行過程中的振動信號蘊含了豐富的狀態(tài)信息,為利用數(shù)據(jù)驅動的方法進行剩余壽命預測奠定了基礎。為防止軸承失效,可以利用滾動軸承的振動信號對其剩余使用壽命(RUL)進行預測,進而提前進行維護。本文從滾動軸承的振動信號出發(fā),研究了數(shù)據(jù)驅動方式下滾動軸承的退化狀態(tài)建模及剩余使用壽命預測。首先研究了滾動軸承的退化特征提取,構造了兩種退化特征。通過分析滾動軸承振動信號的時域、頻域和時頻域特征提取方法,先基于相似度構造了相似度特征,并進行敏感特征篩選,作為滾動軸承的第一種退化特征。之后為了減少退化特征構造的復雜性,提出在頻域幅值的基礎上建立頻域累積幅值特征SF,該特征比起頻域幅值特征更平滑穩(wěn)定,作為軸承的第二種退化特征。其次利用卷積神網(wǎng)絡(CNN)和門控循環(huán)單元(GRU)建立了滾動軸承的兩種健康指示器。首先針對基于相似度的滾動軸承退化特征,利用CNN的局部連接、權值共享、空間池化的優(yōu)勢,構建了 CNN-HI模型,根據(jù)該模型預測軸承的退化值,得出其退化曲線。然后針對SF特征,利用CNN提取深層特征的優(yōu)勢... 

【文章來源】:機械科學研究總院北京市

【文章頁數(shù)】:87 頁

【學位級別】:碩士

【部分圖文】:

基于CNN和GRU的滾動軸承退化狀態(tài)評估及剩余壽命預測


圖1-丨基于數(shù)據(jù)驅動的RUL預測方法的整體框架??

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?機械科學研究總院碩士學位論文???第五章對第三章和第四章的健康指示器(HI)構建效果進行驗證并實現(xiàn)剩余壽??命的預測。利用第三章和第四章構建的健康指示器(HI)得出的軸承退化曲線,用??指數(shù)函數(shù)進行模擬,為了搜尋最優(yōu)的擬合參數(shù),利用粒子濾波算法進行參數(shù)尋優(yōu),??通過擬合未來的軸承退化曲線,實現(xiàn)剩余使用壽命的預測,之后進行實驗結果的展??示與評價。??第六章是本文的總結與展望部分,首先對本文的主要研宄內容進行總結,其次??對下一步的工作方向進行了分析與展望。??本論文整體結構的組織框圖如圖1-2所示。??第一章緒論???X???第二章滾動軸承振動信號的分析方法??_^_??時域特征提取?頻域特征提取?時頻域特征提取??第三章基于相似度特征和?第四章基于SF特征和CNN-??CNN的滾動軸承退化狀態(tài)建模?GRU的滾動軸承退化狀態(tài)建模??I?—??第五章基于粒子濾波的滾動軸承剩余壽命預測??第六章總結與展望??圖1-2論文整體結構的組織框圖??7??

均勻分布,滾動軸承,滾子,球軸承


?機械科學研究總院碩士學位論文???第二章滾動軸承振動信號的分析方法??2.1滾動軸承介紹??滾動軸承作為一種精密的機械元部件,其基本結構包括外圈、內圈、滾動體和??保持架。內圈與軸相配合并且連同軸共同旋轉,外圈聯(lián)合軸承座共同起支撐作用,??滾動體位于外圈和內圈之間,其借助保持架呈現(xiàn)均勻分布。保持架的作用是防止?jié)L??動體脫落,并引導滾動體旋轉。滾動體的大小和數(shù)量直接影響著滾動軸承的使用性??能和壽命。下圖2-1展示了滾動軸承的基本結構。??滾珠——卜i—外圈??保持架’七內圈??圖2-1滾動軸承的基本結構??按照滾動體的形狀對滾動軸承進一步分類,滾動軸承包含球軸承和滾子軸承,??球軸承的滾動體為球,滾子軸承的滾動體為滾子。按照滾子種類的不同,滾子軸承??包含了圓柱滾子軸承、滾針軸承、調心滾子、圓錐滾子軸承等。??比起滑動軸承,滾動軸承用滾動摩擦代替滑動摩擦,因此摩擦阻力小,起動快,??啟動阻力矩小,運行效率高。滾動軸承為機械領域的標準化產品,其生產過程己經??達到了標準化、系列化和通用化,能夠進行大批量的生產和供應,另外,滾動軸承??的精度高,轉速高,磨損小,使用壽命相對較長,這些特點都使?jié)L動軸承成為了最??廣泛的機械使用標準件,大多數(shù)旋轉機械設備都會用到滾動軸承。??由于滾動軸承的滾動體原件與管道接觸面積小,因此導致其抗沖擊能力較差,??滾動軸承中的球軸承抗沖擊能力最差。另外,滾動軸承經常處在高速運轉和重載的??工況下運行,使得其性能不斷退化,剩余壽命降低。在成本方面,滾動軸承的成本??較高,因此,對滾動軸承的剩余使用壽命預測具有重要意義。??8??

【參考文獻】:
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
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[2]結合CNN和LSTM的滾動軸承剩余使用壽命預測方法研究[D]. 李少鵬.哈爾濱理工大學 2019
[3]基于深度學習的機械設備退化狀態(tài)建模及剩余壽命預測研究[D]. 劉小勇.哈爾濱工業(yè)大學 2018
[4]基于AdaBoostRVM的滾動軸承剩余壽命預測方法研究[D]. 董正.哈爾濱理工大學 2018
[5]基于多健康狀態(tài)評估的滾動軸承剩余壽命預測方法研究[D]. 張龍龍.電子科技大學 2014



本文編號:3509276

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