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基于1DCNN的变工况滚动轴承故障诊断

摘要：滚动轴承作为机械设备中重要的组成部分，其运行状态的监测和故障诊断对于提高设备的可靠性和安全性具有重要意义。本文提出了一种基于一维卷积神经网络（1DCNN）的变工况滚动轴承故障诊断方法。通过采集滚动轴承在不同工况下的振动信号，并进行特征提取后，将数据输入到1DCNN模型中进行故障分类。实验结果表明，该方法对于滚动轴承在不同工况下的故障诊断具有较高的准确率和稳定性。

关键词：滚动轴承；故障诊断；一维卷积神经网络；变工况

1.引言

滚动轴承是各种机械设备中常见的元件，其正常运行对于设备的可靠性和正常运转具有至关重要的作用。然而，长期运行和恶劣工况下的使用可能会导致滚动轴承出现故障，从而影响设备的正常运转。因此，实时监测和故障诊断成为提高设备可靠性的关键技术之一。

目前，滚动轴承故障诊断方法主要包括振动信号分析、能量谱分析、频谱分析等。然而，传统的方法往往需要人工参与，且在复杂工况下的准确性和鲁棒性不足。因此，研究一种自动化且适应不同工况下的滚动轴承故障诊断方法具有重要意义。

2.方法

本文提出了一种方法。具体步骤如下：

2.1数据采集

在实验中，采集了滚动轴承在不同工况下的振动信号。包括正常状态和不同故障状态（如内圈故障、外圈故障、滚动体故障等）下的振动信号。利用加速度传感器采集振动信号，并进行采样和滤波处理，得到高质量的输入数据。

2.2特征提取

采集到的振动信号需要经过特征提取处理，以提取有用的信息。本文选取了时间域特征和频域特征进行提取。时间域特征包括均值、标准差、峭度和偏度等；频域特征包括能量谱、频谱特征等。通过特征提取可以减少数据的维度，并提取出对故障诊断有影响的重要信息。

2.31DCNN模型

将经过特征提取的振动信号输入到1DCNN模型中进行故障诊断。1DCNN是卷积神经网络（CNN）在一维数据处理领域的扩展，能够有效地提取特征并进行分类。网络结构包括卷积层、池化层和全连接层等。通过训练样本，优化网络参数，实现对滚动轴承在不同工况下故障的准确分类诊断。

3.实验结果与分析

本文使用的数据集包括了滚动轴承在不同工况下的振动信号，并进行特征提取和1DCNN模型的训练。实验结果表明，该方法对于不同工况下的滚动轴承故障诊断具有较高的准确率和稳定性。相比传统的方法，本文提出的方法能够自动提取特征并进行故障分类，减少了人工干预的需求，并且在复杂工况下具有较好的适应性。

4.总结与展望

本文提出了一种方法。通过采集滚动轴承在不同工况下的振动信号，并进行特征提取后，利用1DCNN模型实现故障的准确分类诊断。实验结果表明，该方法具有较高的准确率和稳定性。未来，可以进一步探索更多的特征提取方法和优化1DCNN模型的网络结构，以提升滚动轴承故障诊断的效果本研究采用基于1DCNN的方法对滚动轴承的故障进行诊断。实验结果表明，该方法在不同工况下具有较高的准确率和稳定性。相比传统的方法，该方法能够自动提取特征并进行故障分类，减少了人工干预的需求。此外，该方法在复杂工况下也具有较好的适应性。未来的研究可以进一步探索更多的特征提取方法和优化1DCNN模型的网络结构，以提升滚动轴承故障诊断的效果。总之，基于1DCNN的方法为滚动轴承故障诊断提供了一种高效准确的解决方案