融合Inception V1-CBAM-CNN的轴承剩余寿命预测模型

针对现有的滚动轴承剩余寿命(RUL)预测方法精度低、轴承健康指标(HI)构建困难等问题,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)并融合Inception V1模块和卷积注意力机制模块(CBAM)的滚动轴承RUL预测模型。首先,在CNN中添加了CBAM机制,并进行了加权处理,在通道和空间维度对重要特征进行了强化,对次要特征进行了抑制,通过添加改进的InceptionV1模块,提高了CNN通道间信息交互水平,全面提取了退化特征;然后,进行了网络优化,采用全局最大池化(GMP)方法对模型进行了简化,采用Dropout和批量归一化(BN)方法,避免了过拟合,提高了精度,且克服了训练时出现的梯度消失问题;最后,对数据进行了处理,将降噪后的信号重组为三维张量,将其作为HI,构建了退化标签,引入了评价指标,采用PHM2012轴承数据集进行了实验验证,在3种工况下将其与深度神经网络(DNN)、CNN方法、结合注意力机制的残差网络方法(ResNet)进行了对比。研究结果表明:该方法在变负载条件下的平均RMSE为0.033,较其他方法的RMSE值分别降低了86%、78%和69%,在预测精度和泛化能力方面具有明显优势。

基于改进JRD及误差修正的轴承剩余寿命预测方法

目前,风电机组齿轮箱性能发生初始退化时难以识别,现有退化指标易出现剧烈波动、单调性较差,且无法准确预测齿轮箱关键部件如轴承的剩余使用寿命(RUL),针对该问题,提出了一种基于改进杰森-瑞丽散度(JRD)及误差修正的双指数模型轴承RUL预测方法。首先,提取了振动信号样本的多域特征指标,利用高斯混合模型(GMM)与指数型权重JRD,得到了样本的后验概率分布向量,再经归一化处理得到置信值(CV);然后,对轴承从初始健康状态退化至当前检查时刻的CV值进行了相空间重构,提取了CV序列的动力学特征,并将其作为相关向量机(RVM)的训练集,获得了支撑整个退化轨迹的相关向量;最后,利用双指数模型拟合了相关向量,外推趋势至失效门限以计算RUL,并引入了差分整合移动平均自回归模型(ARIMA),对拟合相关向量产生的拟合误差进行了预测,以修正预测的结果。实验结果表明:改进后的退化指标单调性指标提高14.3%;且在不同工况、不同时刻下,经误差修正后的轴承的RUL预测结果较未修正之前有明显提高。研究结果表明:该预测方法可为风电机组齿轮箱重要部件的预测性维护提供参考。

多孔质静压轴承静态特性预测研究

在多孔质静压轴承设计中,轴承设计参数是影响其静动态特性的关键因素之一,通常情况下,要得到合适的轴承设计参数,需要多次重复建模和仿真,且由于轴承结构复杂,建模难度大,仿真时间长,严重影响了轴承的设计效率。本文构建了一种基于遗传算法(Genetic algorithm,GA)优化反向传播(Back propagation, BP)神经网络的轴承静态特性预测模型,采用拉丁超立方抽样方法在轴承参数设计空间内采样,并进行Fluent流体仿真,将仿真数据用于GA-BP神经网络模型的训练与测试,实现了对设计空间内任意设计参数下的多孔质静压轴承静态特性的预测。研究结果表明,训练出的GA-BP神经网络模型能够准确预测多孔质静压轴承的静态特性,预测精度在95%以上,对多孔质静压轴承的快速设计和参数优化具有重要意义。

基于改进GWO-LightGBM的磨煤机故障预警方法研究

为提高燃煤电厂磨煤机运维效率、降低运维成本,对磨煤机故障预警进行了研究。创新性地提出一种基于改进灰狼优化(GWO)算法的轻量级梯度提升机(LightGBM)故障预警方法。通过建立LightGBM轴承温度预测模型获取磨煤机轴承温度阈值,并引入改进GWO算法优化模型超参数,以提高算法效率和性能。试验结果表明,改进GWO-LightGBM算法相比支持向量机(SVM)等传统算法具有更高的精度和更优的泛化能力。通过实际故障案例证明,该方法能够提前2 h对磨煤机进行早期故障预警。该方法对燃煤电厂磨煤机安全运维具有指导意义。

基于卷积神经网络的多工况多传感滚动轴承实时监控方法

针对工业环境中广泛在多工况下多滚动轴承实时状态监测的需求和部署环境受限的挑战,提出一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的面向多传感器滚动轴承运行状态监控方法。该方法将两个不同工况下的一维时间序列数据集以均方根(Root Mean Square,RMS)指标标注,并通过将一维时间序列多传感器数据重构为二维空间张量的形式输入卷积神经网络训练。最后利用层融合和16比特量化优化,将网络部署到FPGA上,用以解决CNN的计算开销。实验结果表明,在结合了两种不同工况的数据集下,网络测试推理准确度依然高达99.24%,比多层感知机实现高10.48%,比多层感知机结合支持向量机的实现高2.91%,该算法对于新加入的数据集也有较强的鲁棒性,经过重训练,新加入的数据集准确率可以达到99.17%。基于FPGA部署优化的网络的峰值能效为76.217GPOS/W,为CPU实现的33.09倍,GPU实现的5.39倍。其中,16比特精度部署的网络测试精度相较32比特精度实现仅降低0.001%。

人工肾脏泵用磁悬浮轴承设计与磁力特性分析

代替透析膜的持续离心分离新方法提高了依赖血液透析治疗的肾脏病患者生活质量,随之,人工肾脏泵的研究被很多学者关注.但传统人工肾脏泵采用滚动轴承进行支撑,存在溶血高、血栓率高等问题,为此,本文利用磁悬浮轴承的非接触、无润滑、高转速等优点,研发了一种应用于人工肾脏泵的结构紧凑且节能的单自由度控制型磁悬浮轴承.利用有限元分析软件进行仿真,探索径向被动控制部分和轴向主动控制部分的设计参数,并对总体进行仿真验证,进而对磁悬浮轴承进行结构性能评估.结果表明:仿真与实验的径向位移刚度系数分别为47.432 N/mm和49.531 N/mm,轴向电流刚度系数分别为0.144 N/AT和0.135 N/AT,轴向位移刚度系数为223.071 N/mm,满足该磁悬浮轴承的五自由度稳定悬浮要求;所设计的磁悬浮轴承简化了系统结构,减小了控制难度以及降低了系统功耗.

嵌入式水润滑轴承水膜压力无线传感监测方法

现有测试水润滑轴承特性重要表征参数水膜压力的诸多方法中,由于传感器距离真实测点较远或对轴系创伤较大等原因,导致准确的水膜压力实证数据难以获取,制约了轴承进一步研究与发展。针对上述难题,提出将薄膜传感器嵌入到轴承轴瓦中,而压力数据通过无线传感传输的全新监测方法。首先,建立轴瓦开槽轴承的物理模型,通过对沟槽附近轴瓦变形的有限元分析确定开槽位置、结构与数量;建立轴承流体域和固体域物理模型,对水膜压力分布进行仿真分析;然后,提出薄膜传感器标定方法对其准确标定;最后,进行多工况轴承水膜压力测试试验并与仿真结果和现有方法进行对比分析。研究结果表明,通过在轴承轴瓦开槽嵌入薄膜传感器并进行数据无线传输的方法可行,水膜压力实测数据与仿真结果偏差低于10%,比现有方法实测数据更精确。水膜压力沿轴向递减,轴承内部存在部分润滑膜,处于混合润滑状态。

试验台约束对滑动轴承动特性识别精度的影响

在滑动轴承的动特性测试中,试验台参数对动特性测试精度有重要的影响。以某倒置式轴承动特性试验台为研究对象,基于轴承动力学正反问题,提出滑动轴承动特性系数识别精度的仿真评估方法,分析不同激振频率时试验台约束参数对轴承动特性系数识别精度的影响规律,并对激振频率和约束参数的取值范围进行优选。结果表明:在较低激振频率的条件下,当约束刚度和约束阻尼取值较小时,动特性系数的识别精度受测试误差的影响不大,随着约束刚度和约束阻尼取值增大到一定值,动特性系数的识别精度受测试误差的影响迅速增大。针对研究的试验台,选择激振频率在30~300 Hz之间,选择试验台约束刚度小于试验轴承刚度的0.3%,试验台约束阻尼小于试验轴承阻尼的7%时,能够保证较好的轴承动特性系数的测试精度。

基于共享近邻加权局部线性嵌入的轴承故障诊断

针对传统局部线性嵌入算法在挖掘局部流形结构时未充分考虑样本邻居分布信息,且在降维过程中默认样本具有相同的重要性导致提取鉴别特征不明显的问题,提出基于共享近邻的加权局部线性嵌入(weighted local linear embedding based on shared neighbors,SN-WLLE)算法,并用于滚动轴承故障诊断.该算法首先使用余弦距离划分样本邻域;其次计算样本邻域对相似度用以评估样本共享近邻信息,并结合样本的6种邻居分布修正局部结构挖掘,提高多共享近邻的k近邻重构准确性;接着从多流形的角度评估样本点与近邻点间的稀疏分布一致性,以获得样本的重要性指标,并在低维空间保持该信息,进而提取准确的鉴别特征;最后结合KNN分类器构建出完备的轴承故障诊断模型.采用凯斯西储大学轴承数据集和实验室测试平台轴承数据集,从可视化评估、定量聚类评估、故障识别精度评估及鲁棒性评估等方面进行分析.结果表明:SN-WLLE算法的F值保持在108以上水准,平均故障识别精度最低可达0.9734,不仅具有较好的类内紧致性与类间可分性,还对近邻参数k具有低敏感性.

冲击激励下轴线失准转子-磁轴承系统不对中定量研究

为研究和识别转子系统在轴承处发生的平行角度混合不对中,提出一种频谱辨识转子-磁轴承系统固有不对中量大小的方法.采用动量矩定理将圆盘不平衡力对转轴的影响等效到转子轴向力上,建立考虑轴向径向耦合效应的刚性双偏置圆盘转子-磁轴承系统的动力学模型;通过SIMULINK仿真得到系统时域下的位移和电流响应,分析不对中条件下转子系统动力学特性,并利用快速傅里叶变换将时域响应转换为频域响应,基于频域下最小二乘算法得到转子系统不对中量大小.结果表明:在冲击激励影响条件下,采用该方法计算的不对中量大小误差均在5.0%以内,当转子受到外界扰动力时,该算法能够准确定量识别转子的不对中量,可为不对中转子-磁轴承系统故障诊断及自修复提供理论参考.

基于通道信息不平衡度的多元经验模态分解方法

在轴承多通道振动信号中,由于多通道故障信息不平衡会导致轴承故障诊断精度降低。针对这一问题,提出了一种考虑多通道故障信息不平衡的,基于多元经验模态分解(MEMD)的轴承故障特征提取与诊断方法。首先,分析了传统MEMD随机选择映射方向的缺陷,设计了依据通道间故障信息不平衡度自适应调整映射方向的策略,使分量信号中包含更多故障信息,并基于多元模态分解结果构造了特征空间;然后,基于冗余属性投影法对多通道提取的故障特征进行了融合,得到了多通道融合的本质故障特征;最后,采用反向传播(BP)神经网络进行了故障模式识别,设计了三层神经网络结构,且使用误差反向传播法进行了参数训练,并制定了基于BP神经网络的轴承故障诊断流程。研究结果表明:改进MEMD提取特征的类边界比传统方法更加明确,说明改进方法能够提取更具代表性的故障特征;从诊断精度看,与传统多元模态分解方法、完备集成辛几何分解方法相比,改进MEMD方法的诊断准确率最高,达到了99.5%。实验结果验证了改进方法在多通道故障诊断中是可行的,且从诊断精度上看,其具有一定的先进性。

主动磁悬浮轴承系统保护轴承热特性研究及减摩设计

针对主动磁悬浮轴承系统(AMBs)转子跌落过程中转子与保护轴承碰摩产生巨大冲击、振动和大量摩擦热,易使保护轴承失效的问题,对立式转子跌落到保护轴承过程中的热特性进行了研究,分析了转子跌落对保护轴承造成破坏的主要影响因素,进而提出了一种采用磁控溅射技术在保护轴承关键表面沉积固体润滑薄膜(类石墨碳基薄膜,GLC)的减摩方法,并对镀膜、未镀膜的保护轴承进行了转子跌落试验。研究结果表明:跌落转速为20000 r/min时,保护轴承的最高温度为210.60℃,出现在转子与轴承内圈端面高速碰摩阶段,该温度超过了轴承钢160℃的回火温度,导致轴承烧伤而失效。在跌落试验中,镀有GLC薄膜的自润滑保护轴承试验后的沟道和端面外观明显优于未镀膜保护轴承,由碰摩发热导致的内圈端面硬度下降也较轻,质心轨迹和轴向位移更加平稳,温升更低,GLC薄膜起到了关键的自润滑和减摩功能,提高了保护轴承的使用寿命和服役可靠性,为解决主动磁悬浮轴承系统中保护轴承易失效而发生重大事故的问题提供了一种思路和方法。

基于自适应窗口与压缩幅值的瞬时转频估计

针对变转速工况下轴承信号的时频分布能量发散、噪声和谐波干扰强导致其转频难以获取的问题,提出一种基于自适应窗口和压缩幅值的瞬时转频估计方法。首先,通过自适应窗口在频率轴方向搜索出脊线窗口避免噪声和谐波的干扰;其次,在脊线窗口内用压缩幅值方法集中发散的脊线能量;然后,用惩罚函数法提取脊线,实现转频的精确估计;最后,根据采用轴承实验台收集的数据验证了所提出方法的有效性和鲁棒性。结果表明,相比于传统方法,采用所提方法估计瞬时转动频率使误差降低约8%。

基于HMFDE和t-SNE的旋转机械故障诊断方法

针对旋转机械的故障特征提取较难,以及单一类型的特征无法全面反映故障特性的问题,提出了一种基于混合多尺度波动散布熵(HMFDE)、t分布-随机邻域嵌入(t-SNE)和郊狼优化算法(COA)优化极限学习机(ELM)的旋转机械故障诊断方法。首先,采用特征加权提出了混合多尺度波动散布熵方法,并将其用于提取旋转机械振动信号的故障特征;随后,采用t-SNE方法对混合故障特征进行了特征降维,挑选出了最能够反映故障特性的特征子集,构建了敏感特征样本;最后,采用郊狼优化算法对极限学习机的输入权重和隐含层阈值进行了优化,完成了旋转机械的故障识别和分类;以齿轮箱和滚动轴承故障数据集为对象,对基于HMFDE、t-SNE和COA-ELM的故障诊断方法进行了实验,验证了方法的有效性。研究结果表明:采用HMFDE-t-SNE-CAO-ELM故障诊断方法可以取得100%的故障识别准确率,该方法能够有效地诊断旋转机械的不同故障类型和损伤;相较于基于单一类型特征的故障诊断方法,其准确率分别可以提高0.68%、22.42%、29.18%(齿轮箱)和1.43%、8.23%、23.67%(滚动轴承),虽然牺牲了一定的计算效率,但准确率得到了明显的提高;相较于其他常规故障分类器,COA-ELM的故障识别准确率具有明显的优势。

含石墨烯油气润滑的角接触球轴承腔热流数值分析

为更有效地降低大功率高速电主轴用高速角接触球轴承腔温度,对含石墨烯的油气润滑影响轴承腔热流特性的规律进行分析。基于流体力学守恒方程,建立了高速角接触球轴承腔体内压缩气体、润滑油和石墨烯颗粒形成的气液固三相流热流分析数学模型。通过数值模拟分析了不同速度压缩气体状态下油气通道中的石墨烯润滑油环状流形成条件、轴承腔内石墨烯润滑油流场速度,以及石墨烯颗粒分布与轴承腔温度场的关系。结果表明,石墨烯润滑油速度与压缩气体速度之比为1∶10时,油气通道中会形成石墨烯润滑油环状流,使高速角接触球轴承腔具有良好的润滑效果;高速运转工况下,轴承腔内石墨烯的分布状态同时受离心力与滚珠高速自旋的影响,而且石墨烯颗粒分布越密集,该区域的温度越低;石墨烯润滑油在滚珠与内圈接触区域流速越大,表面换热系数越高,该区域散热越快,为石墨烯油气润滑更好地降低高速角接触球轴承温度、保障轴承正常工作提供了理论依据。

基于状态划分和集成学习的轴承剩余使用寿命预测模型

针对滚动轴承剩余使用寿命(RUL)预测退化起始时间(DST)难以确定,以及单一寿命预测模型精度比较低的问题,提出了一种基于状态划分和集成学习模型的滚动轴承RUL预测方法。首先,提取了轴承振动信号的特征,利用滑动窗口不断更新3σ准则预警范围,结合连续触发机制自适应确定DST;然后,采用具有自适应噪声的完全集成经验模态分解(CEEMDAN)对退化阶段信号序列进行了自适应分解;最后,构建了集成学习模型,考虑分量的不同特性进行了多步滚动预测,融合预测结果得到了轴承RUL,采用滚动轴承XJTU-SY公开数据集进行了试验验证。研究结果表明:与基于长短时记忆神经网络(LSTM)、反向传播神经网络(BPNN)的预测方法相比,该方法预测结果的平均绝对误差分别降低了11.7%以及5.6%,相对均方根误差分别降低了12.2%以及10.7%,验证了该方法在轴承RUL预测中的有效性和优越性。

基于MA优化CNN的滚动轴承故障诊断研究

针对基于卷积神经网络(Convolution Neural Network,CNN)的滚动轴承状态识别中超参数选用对于人工经验的高度依赖性问题,提出一种基于蜉蝣算法(Mayfly Algorithm,MA)优化CNN的故障诊断模型CNN⁃MA。首先,该模型利用MA强大的寻优能力,以CNN的诊断精度作为优化目标,自适应调节CNN中的超参数;其次,采用归一化后的原始信号图像集,尽可能保留了信号的特征;最后,为了评估参数在优化模型中的有效性,与粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法的CNN模型进行对比。所提模型拥有更稳定的性能和更高的识别精度,同时具备良好的抗噪能力,充分显示了在滚动轴承故障诊断应用中的可行性和可靠性。

基于RMS子线区间拟合法的轴承剩余寿命预测

轴承剩余使用寿命(Residual life,RL)预测模型的预测精度在很大程度上取决于衰退特征的趋势一致性。由于轴承个体差异性,导致同类型不同轴承的相同特征衰退趋势表现不同,从而导致训练集轴承建立的RL预测模型与测试集轴承不匹配。针对上述问题,本文提出一种基于振动信号均方根(RMS)趋势一致性的子线区间拟合法轴承寿命预测方法。依据μ±3σ原则提出一种奇异值替换方法,有效增强RMS衰退曲线的趋势一致性,并基于RMS衰退曲线高度的趋势一致性提出子线区间拟合法,利用XJTU-SY数据集对提出方法进行测试与验证,并与常见的寿命预测方法反向传播神经网络(Back Propagation Neural Network,BPNN)与长短期记忆神经网络(Long Short-term Memory Network,LSTM)预测结果进行对比,可有效提升轴承RL预测精度。

RepVGG与CapsNet融合的轴承故障诊断

如何提高特征提取能力和提取特征空间信息是实现高精度故障诊断的关键。RepVGG等深层卷积神经网络忽视了特征空间信息,而CapsNet由于网络层次较浅导致特征提取能力受限。为解决上述问题,提出了RepVGG与CapsNet融合的轴承故障诊断方法。首先获取不同测点的振动信号,通过格拉姆角差场转换成二维特征图并沿通道方向拼接;然后选取RepVGG网络作为前置卷积层,实现多维振动信号的特征提取与融合;最后由CapsNet提取特征空间信息,实现轴承故障诊断。试验结果表明,RepVGG与CapsNet融合的故障诊断方法具有优良的故障识别效果和抗噪性能。

WGAN-GP结合CBAM-VGG16轻量化网络滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承故障诊断中存在的故障数据不平衡且诊断效率低的问题,提出一种将改进的生成对抗网络(Wasserstein Generative Adversarial Network with Gradient Penalty,WGAN-GP)和轻量化卷积神经网络相结合的滚动轴承故障诊断方法。首先,利用连续小波变换(Continuous Wavelet Transform,CWT)生成二维时频图,并通过WGAN-GP进行数据增强;其次在视觉几何群网络(Visual Geometry Group Network-16,VGG16)的基础上,引入Ghost模块和全局平均池化(Global Average Pooling,GAP)对其进行轻量化改进;再次,利用卷积注意力模块(Convolutional Block Attention Module,CBAM)和带重启的余弦退火衰减法提高VGG16模型的性能,构建CBAM-VGG16轻量化卷积神经网络模型,将增强后的数据进行预处理后输入到模型中进行训练,建立故障诊断模型;最后采用西储大学轴承数据集进行模型验证和分析。实验结果表明:该方法证实了故障数据不足时进行故障诊断的可行性,缩短了模型的训练时间、诊断时间并缩减了模型的大小和参数量,提高了故障诊断的效率和准确率。