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文件名称:利用小波变换和卷积神经网络改进滚动轴承故障诊断 .pdf
文件大小:19.78 MB
总页数:67 页
更新时间:2025-06-24
总字数:约5.36万字
文档摘要

利用小波变换和卷积神经网络改进滚动轴承故

障诊断

目录

利用小波变换和卷积神经网络改进滚动轴承故障诊断(1)3

1内容描述3

1.1研究背景与意义3

1.2国内外研究现状5

1.3研究内容与方法6

2滚动轴承故障诊断基础7

2.1滚动轴承的工作原理与常见故障类型8

2.2常用故障诊断方法概述9

3小波变换在信号处理中的应用14

3.1小波变换的基本原理15

3.2小波变换在信号去噪与特征提取中的应用17

4卷积神经网络在图像识别中的优势18

4.1卷积神经网络的结构与工作原理19

4.2卷积神经网络在图像识别中的优势与应用案例20

5利用小波变换与卷积神经网络改进故障诊断方法22

5.1数据预处理与特征提取25

5.2模型构建与训练26

5.3故障诊断与结果分析28

6实验验证与分析29

6.1实验数据准备与选择30

6.2实验过程与结果展示31

6.3结果对上匕与分析33

7结论与展望35

7.1研究成果总结36

7.2存在的问题与不足38

7.3未来研究方向与展望38

利用小波变换和卷积神经网络改进滚动轴承故障诊断(2)40

一、内容简述40

1.1滚动轴承故障诊断的重要性41

1.2小波变换与卷积神经网络在故障诊断中的应用43

1.3研究的意义与创新点45

二、滚动轴承故障诊断技术概述46

2.1滚动轴承故障类型及原因48

2.2传统滚动轴承故障诊断方法49

2.3基于信号处理的故障诊断技术50

三、小波变换理论及其在滚动轴承故障诊断中的应用51

3.1小波变换基本原理52

3.2小波变换在信号处理中的优势55

3.3基于小波变换的滚动轴承故障诊断流程56

四、卷积神经网络理论及其应用概述58

4.1卷积神经网络基本原理58

4.2卷积神经网络在图像处理中的应用60

4.3卷积神经网络在故障诊断中的潜力与挑战61

五、基于小波变换与卷积神经网络的滚动轴承故障诊断方法研究..62

5.1数据预处理及特征提取66

5.2基于小波变换的特征优化67

5.3卷积神经网络的构建与优化69

5.4诊断模型的训练与测试69

六、实验与分析71

6.1实验数据与预处理72

6.2实验方法与步骤73

6.3实验结果及分析76

七、结论与展望77

7.1研究总结与主要成果78

7.2滚动轴承故障诊断的未来发展及挑战79

7.3对未来研究的建议与展望80

利用小波变换和卷积神经网络改进滚动轴承故障诊断(1)

1.内容描述

在滚动轴承的故障诊断中,传统的信号处理方法如傅里叶变换和频谱分析等方法往

往难以准确识别出轴承故障的特征。为了解决这一问题,本研究提出了一种基于小波变

换和卷积神经网络(CNN)的方法来改进滚动轴承的故障诊断。该方法首先利用小波变

换对采集到的信号进行多尺度分解,然后通过卷积神经网络对小波系数进行特征提取和

分类,以实现对滚动轴承故障的准确诊断。

具体来说,本研究首先对采集到的滚动轴承信号进行预处理,包括去噪、归一化等

操作。然后使用小波变换对信号进行多尺度分解,得到不同尺度下的小波系数。接着将

小波系数输入到卷积神经网络中,通过卷积层和池化层的处理,提取出小波系数的特征

向量。最后将特征向量输入到支持向量机(SVM)或随机森林(RandomForest)等分类

器中,实现对滚动轴承故障的准确诊断。

与传统的傅里叶变换和频谱分析方法相比,本研究提出的方法具有更高的准确率和

更好的鲁棒性。实验结果表明,该方法能够有效地提高滚动轴承故障诊断的准确性,为

滚动轴承的维护和修复提供了有力的技术支持。

1.1研究背景与意义

滚动轴承作为旋转机械中不可或缺的关键部件,其运行状态直接影响到整个机械设

备的性能和寿命。随着现代工业的发展,机械设备正朝着高速、重载以及复杂化的方向

发展,这对滚动轴承的可靠性提出了更高的要求。