基于深度卷积自编码器和多尺度残差收缩网络的滚动轴承寿命状态识别

针对滚动轴承早期故障识别困难、退化性能难以准确评估的问题,提出了基于深度卷积自编码器(DCAE)和多尺度残差收缩网络(MSRSN)的滚动轴承寿命状态识别方法。首先,为获得清晰的故障特征频率及倍频,将原始数据样本转换为包络谱输入深度卷积自编码器中,实现轴承寿命状态特征的自动提取与表达,并基于多维尺度分析(MDS)算法约简寿命状态特征获得低维特征,然后计算低维特征空间内样本间的欧几里得距离(ED),即为轴承性能衰退评估指标;其次,为全面提取轴承性能衰退特征,提出了改进的多尺度残差收缩网络识别模型,并开发了ReLU与DropBlock正则化相结合的新激活策略增强模型的抗噪性;最后,将所提方法及对比方法应用于轴承全寿命实验数据。实验结果表明:笔者提出的性能衰退评估指标能够精准地识别轴承性能退化起始点以及刻画轴承的退化趋势,所提出的改进的多尺度残差收缩网络识别模型在S SNR=-4~6 dB环境中平均识别正确率为91.75%,能够准确识别轴承寿命状态,验证了方法的实用性以及有效性。

基于PEDCC性能退化指标及MCRNN的滚动轴承寿命状态识别方法

针对滚动轴承退化性能难以评估、寿命状态难以识别的问题,提出一种基于相空间欧式距离相关性(phase Euclidean distance cross-correlation,PEDCC)指标和多通道卷积长短时记忆网络(multichannel convolutional neural long short term memory network,MCRNN)的状态识别方法。首先将正常轴承样本信号进行相空间重构,计算样本内重构后相邻数据之间的欧式距离,并将样本内的所有欧氏距离构成距离向量;然后利用互相关函数计算其余样本距离向量与正常样本距离向量之间的相关性,并将其作为轴承退化指标;最后利用所建立的PEDCC退化指标对轴承状态进行划分,将其输入到MCRNN网络中进行退化状态识别。其中MCRNN网络在不同通道中分别采取了不同卷积核,不同激活函数,以便于提取轴承振动信号的多尺度特征。通过轴承全寿命数据集对所提退化指标及网络模型的实用性进行验证,试验证明所提出的方法能更精确的实现轴承的退化状态识别。