基于S变换与深度学习相结合的滚动轴承故障诊断方法研究.pdf

本文研究了一种基于S变换与深度学习相结合的滚动轴承故障诊断方法。在机械设备中，滚动轴承是非常关键的部件，它承担着负荷传递、减少摩擦的功能。轴承的运行状态会直接影响到整个机械系统的性能。由于其工作环境恶劣，例如经常处于强噪声背景下，轴承的故障类型繁多，可能出现在轴承的内圈、外圈或滚动体上，且故障的大小程度不一，因此故障的识别非常具有挑战性。 传统上，轴承故障诊断主要通过提取其振动信号来实施。这些振动信号通常包含着丰富的故障信息，可以通过多种信号处理方法来提取特征量，比如时域分析、傅里叶变换、经验模态分解和小波变换等。然而，面对复杂的环境噪声和多变的故障模式，这些传统的信号处理方法往往难以有效地进行故障分类和识别。 针对传统方法的局限性，本文提出了一种新型的智能识别方法。该方法主要结合了S变换进行时频分析以提取特征和深度学习技术进行故障分类。S变换是一种先进的信号处理方法，能够将原始的时域数据转换为二维特征矩阵。这种转换能够有效地保留原始信号的重要信息，同时克服环境噪声的干扰。随后，这个二维特征矩阵被输入到稀疏自动编码器（Sparse Autoencoders，简称SAE）中。SAE是一种深度学习模型，它能够进一步从特征矩阵中提取隐含特征，这些特征对于后续的故障分类至关重要。 通过神经网络实现故障分类，实验结果表明，所提出的基于S变换和深度学习相结合的方法能够有效地识别出不同位置、不同故障大小的滚动轴承故障。这种方法的优点在于它能够精确地诊断出轴承的状态，并对不同的故障模式进行分类，从而为设备维修和再制造提供重要的参考依据。 在具体实施上，首先需要对滚动轴承的振动信号进行采集，然后利用S变换进行时频分析，从而得到二维特征矩阵。接下来，将这个特征矩阵输入到SAE网络中，SAE网络会进行特征学习，提取出用于分类的关键特征。利用神经网络进行故障分类，输出诊断结果。整个过程不仅依赖于有效的特征提取技术，也需要一个强大的深度学习模型来确保分类的准确性。 总结来说，本文提出的基于S变换与深度学习的滚动轴承故障诊断方法，提供了一种高效准确的诊断技术，对于旋转机械的故障检测和维护具有重要的实践价值。通过这种智能诊断方法，可以及时发现和预防故障，保障机械设备的稳定运行，降低维修成本和时间。在现代制造业中，这一研究对于提升设备的智能化水平和故障预防能力具有重要的意义。