基于參數(shù)優(yōu)化VMD和CNN-LSTM的滾動軸承故障診斷方法研究

基于參數(shù)優(yōu)化VMD和CNN-LSTM的滾動軸承故障診斷方法研究基于參數(shù)優(yōu)化VMD和CNN-LSTM的滾動軸承故障診斷方法研究

摘要：滾動軸承在機械設(shè)備中起著至關(guān)重要的作用。然而，由于其工作環(huán)境惡劣以及磨損等因素的影響，滾動軸承常常會出現(xiàn)故障。因此，如何快速準(zhǔn)確地診斷滾動軸承的故障情況成為了一個熱門的研究方向。本文提出了一種基于參數(shù)優(yōu)化VMD和CNN-LSTM的滾動軸承故障診斷方法，以提高診斷的可靠性和準(zhǔn)確性。

關(guān)鍵詞：滾動軸承；故障診斷；參數(shù)優(yōu)化VMD；CNN-LSTM

引言

滾動軸承是機械設(shè)備中常用的旋轉(zhuǎn)部件之一，其主要用于支持和轉(zhuǎn)動軸的負(fù)荷。然而，由于工作環(huán)境的復(fù)雜性以及長期運行過程中的磨損等因素的影響，滾動軸承會出現(xiàn)故障，導(dǎo)致設(shè)備失效。因此，快速準(zhǔn)確地診斷滾動軸承的故障情況對于提高設(shè)備的可靠性和運行效率具有重要意義。

傳統(tǒng)的滾動軸承故障診斷方法主要依賴于專家的經(jīng)驗判斷，這種方法存在主觀性強以及由于數(shù)據(jù)量大而分析效率低下的問題。為了克服這些問題，近年來基于機器學(xué)習(xí)的滾動軸承故障診斷方法備受關(guān)注。

方法

本文提出了一種基于參數(shù)優(yōu)化vibrationmodedecomposition(VMD)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-長短期記憶網(wǎng)絡(luò)(CNN-LSTM)的滾動軸承故障診斷方法。

首先，對滾動軸承的振動信號進行采集，并進行預(yù)處理。預(yù)處理包括去除噪聲、降采樣等步驟，以提取出滾動軸承的有效振動信號。

其次，應(yīng)用參數(shù)優(yōu)化VMD方法對振動信號進行分解。VMD是一種基于優(yōu)化的信號分解方法，能夠從原始信號中提取出不同頻率的模態(tài)成分。通過對VMD方法的參數(shù)進行優(yōu)化，可以獲取到更準(zhǔn)確的信號分解結(jié)果。

然后，將分解后的信號分成多個時間窗口，并提取每個時間窗口中的頻譜圖像。頻譜圖像是由振動信號經(jīng)過傅里葉變換得到的，能夠反映信號的頻率特征。

接下來，使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)對頻譜圖像進行特征提取。CNN是一種適用于圖像數(shù)據(jù)處理的深度學(xué)習(xí)方法，能夠自動提取出圖像中的關(guān)鍵特征。

最后，將CNN提取出的特征序列輸入到LSTM網(wǎng)絡(luò)中進行故障分類和診斷。LSTM是一種適合處理序列數(shù)據(jù)的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，能夠捕捉到序列數(shù)據(jù)中的時序信息。

實驗與結(jié)果

為了驗證所提出的滾動軸承故障診斷方法的有效性，我們使用了一個實際的滾動軸承故障數(shù)據(jù)集進行實驗。

實驗結(jié)果表明，所提出的方法在滾動軸承故障診斷方面取得了較好的效果。相比傳統(tǒng)的方法，所提出的方法具有更高的準(zhǔn)確性和魯棒性。同時，該方法能夠在較短的時間內(nèi)完成滾動軸承故障診斷，滿足實時性要求。

結(jié)論

本文針對滾動軸承故障診斷問題，提出了一種基于參數(shù)優(yōu)化VMD和CNN-LSTM的方法。實驗結(jié)果表明，所提出的方法能夠快速準(zhǔn)確地診斷滾動軸承的故障情況。這對于提高設(shè)備的可靠性和工作效率具有重要意義。未來，我們將進一步優(yōu)化方法，提高診斷的準(zhǔn)確性和魯棒性本研究針對滾動軸承故障診斷問題，提出了一種基于參數(shù)優(yōu)化VMD和CNN-LSTM的方法。通過對滾動軸承振動信號進行傅里葉變換得到頻譜圖像，并使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）對頻譜圖像進行特征提取。接著，將CNN提取出的特征序列輸入到LSTM網(wǎng)絡(luò)中進行故障分類和診斷。實驗結(jié)果表明，所提出的方法在滾動軸承故障診斷方面取得了較好的效果，具有更高的準(zhǔn)確性和魯棒性。同時，該方法能