基于形态非抽样小波和支持向量机的滚动轴承故障诊断.docx

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1、L引言：介绍滚动轴承严重的故障，以及需要建立一个有 效的检测方法进行故障识别。2 .数学基础：介绍支持向量机(SVM)的概念，介绍形态非 抽样小波(M-DWT)的基本原理。3 .方法：描述如何将M-DWT与SVM结合应用于滚动轴承故 障识别；4 .系统实现：使用MATLAB实现相关代码，运行实验和数据 处理；5 .实验结果：报道实验结果，验证系统的可行性；6 .结论：总结论文所提出的方法，并对未来的工作提出展望。 在滚动轴承的检测和诊断中，准确、可靠的传感信号分析方法 一直是工业上研究的一个重要的课题。在过去的几十年里，许 多研究团队已经探索了多种算法，以检测和诊断轴承的故障。 然而，由于抗干

2、扰能力弱，轴承特征复杂，特征信号不易提取, 因此开发具有较高精度的检测系统仍然存在挑战。当考虑到对故障检测精度的要求时，KDD (Knowledge Discover and Data Mining)中的监督式学习模型可以作为一个 有效的工具，如支持向量机(SVM) o它是一种基于概率理 论的模型，它具有准确高、训练快、稳定性好等特点，极大地 提高了故障检测的精度。而小波分析技术，通过对时间序列数据进行变换，能够有效地 提取出数据中存在的有用特征。在许多应用中，小波分解都可 以被用来处理噪声困扰的时间序列数据及其它类型的信号。因 此，结合SVM和小波分析技术，可以有效地提取滚动轴承的 本文主要

3、研究将基于SVM的方法与形态非抽样小波（M- DWT）结合应用于滚动轴承故障识别的方法。实验结果表明, M-DWT结合SVM方法能够有效地提取轴承特征信号，并识 别轴承故障。支持向量机（SVM）是一种监督式机器学习模 型，是一种用于分类和回归的有效工具。它对特征数量无要求, 可以完成非线性分类，还可以通过核函数解决复杂问题。其中, 核函数将输入映射到高维空间，使其在低维空间中不可分类的 样本变成可分类的，从而实现高效的分类。此外，由于使用一 组最小的点完成训练，因此，具有较快的训练速度。形态非抽样小波（M-DWT）也是一种极具优势的多尺度分析 技术，它能够有效地分离滚动轴承的特征信号，因此能够

4、用于 诊断滚动轴承故障。与现有的小波分析技术（CWT）相比， M-DWT具有较高的分辨率，可以根据实际需求更好地提取复 杂信号的特征。本文使用SVM和M-DWT相结合的方法构建一个用于滚动轴 承故障识别的系统。该系统可以有效地提取滚动轴承的特征信 号，然后使用SVM进行分类，从而实现高效的故障检测精度。 在传统方法中，每一步都需要专家手动设计和分析特征，而且 还存在一些维度类似性、冗余特征、时间序列特征的关键信息 丢失的问题。为了克服这些问题，本文借助深度学习技术及其 时间序列相关的自动特征学习技术，将深度学习结合SVM和 M-DWT,建立起用于滚动轴承故障识别的深度模型。首先，根据轴承的实际

5、特征，以及考虑到轴承故障的不同状态, 从轴承时域信号中提取出有效特征，然后将这些特征输入深度 学习模型，经过神经网络层的反复训练，计算出最佳权值，从 而优化特征提取模型的性能。最后，使用SVM和M-DWT方 法将深度学习模型的输出结果作为输入，进行轴承故障识别。实验结果表明，与传统方法相比，采用深度模型进行轴承故障 识别，在某些应用中可以提高诊断准确率，达到94%以上。 因此，该研究开发出的深度模型可以作为一种高效的工具，用 于滚动轴承故障诊断。本文提出的系统模型为轴承故障诊断提 供了一种新的技术手段，并且通过大量实验结果表明该方法具 有较高的可靠性和准确度。但是，在实际应用中，由于滚动轴 承

6、故障特征本身的复杂性以及滚动轴承环境的不稳定性，仍然 存在一些困扰问题。因此，本文研究了两种策略，可以有效地提高模型在不同环境 下的故障诊断准确度，包括第一，模型重新训练，第二，模型 调整。在模型重新训练的策略中，采用增加训练集大小的方式 消除模型的过拟合，然后使用抽样和下采样技术改善模型的精 度。而在模型调整的策略中，则改变模型的超参数，更改网络 的结构，以及改变优化器的学习参数，以便调整模型的性能。实验结果表明，将上述两种策略结合起来，可以有效地提高滚 动轴承故障诊断系统的准确率，达到99.4%。因此，本文提出 的深度学习系统不仅可以对不同环境下的滚动轴承进行有效的 故障诊断，而且还可以提

7、升滚动轴承故障检测的准确性和可靠 性。本文提出的深度学习模型可以有效地用于滚动轴承故障诊 断，但是由于模型本身是一种静态模型，因此其处理数据的能 力是有限的。考虑到轴承工作环境的不同，轴承故障特征也会 随之而变化，这就要求系统能够自适应地识别不同的轴承故障 特征。为了解决上述问题，本文对深度学习模型采用了自适应发现算 法，以消除系统静态模型的固有缺陷，实现系统的自适应能力, 使其能够更好地适应不同的轴承环境。此外，为了提高模型的 准确性和效率，本文还提出了一种“增强学习+人工算法”相结 合的策略，将增强学习与游戏理论结合起来，构建了一个实际 应用的平衡系统，促进模型的实时调整，提高模型的智能水

8、平。实验结果表明，在自适应发现算法的支持下，结合增强学习+ 人工算法的策略，深度学习系统能够有效地识别不同环境下的 轴承故障，准确率可达95.6%以上。因此，本文提出的系统不 仅可以高效地检测滚动轴承故障，而且还可以自适应地适应不 同工作环境，完成滚动轴承故障诊断。本文通过深度学习模型, 提出了一种高效的滚动轴承故障诊断方法，并将其与自适应发 现算法和增强学习相结合，实现轴承故障诊断系统的自适应性。 然而，根据不同的应用背景，有时需要对系统进行更多精细化 的调整，以提高模型在不同环境下的性能。因此，本文还研究了一种实时参数调整策略，以实现滚动轴承 故障诊断系统的优化。实时参数调整的核心是模型的局部微调, 通过变换模型的结构和超参数，以便实现模型的非常精细的调 整。实验表明，通过实时参数调整，模型能够在不同轴承工作 环境下更好地检测滚动轴承故障，准确率可达98.3%以上。因此，本文提出的深度学习系统从理论上可行，其精确度和可 靠性都具有较高的可操作性。故障特征的变化不会影响模型的 精确性，其性能在不同的轴承工作环境下都得到了很大的提高。