基于EMD-SDP特征融合的CNN軸承保持架故障診斷研究*

鄭一珍，牛藺楷，2，熊曉燕，2*，祁宏偉，謝宏浩

(1.太原理工大學(xué) 機(jī)械與運(yùn)載工程學(xué)院，山西 太原 030024； 2.太原理工大學(xué) 新型傳感器與智能控制教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，山西 太原 030024)

0 引 言

軸承作為機(jī)械基礎(chǔ)件，廣泛應(yīng)用于高端裝備、智能設(shè)備和其他關(guān)鍵領(lǐng)域[1]。隨著制造設(shè)備向著規(guī)模化、高速化、集成化和智能化方向發(fā)展[2]，滾動(dòng)軸承的工作環(huán)境越來越具有挑戰(zhàn)性。保持架作為滾動(dòng)軸承重要的組成部分，一旦出現(xiàn)故障，其他部件也會(huì)發(fā)生故障。在軸承工作過程中，伴隨保持架早期故障的逐漸發(fā)展，會(huì)導(dǎo)致軸承整體出現(xiàn)故障而失效，從而影響到裝備整體運(yùn)行。為了保持設(shè)備的安全穩(wěn)定運(yùn)行，必須實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)軸承保持架的運(yùn)行狀況。

軸承保持架的早期故障難以直接觀察，保持架故障振動(dòng)信號(hào)存在無沖擊特性、非平穩(wěn)性、沖擊脈沖的間隔，具有隨機(jī)性且周期較長、沖擊脈沖能量不均勻，及故障特征難以提取的問題。因此，針對(duì)當(dāng)前研究中常用的振動(dòng)信號(hào)分析方法，通過分析故障振動(dòng)特性，提取保持架信號(hào)時(shí)頻特征的方法，難以判別保持架故障形式及其損傷程度。有學(xué)者研究了智能故障診斷算法在保持架故障診斷中的應(yīng)用。湯芳等[3]通過小波包分解保持架故障信號(hào)得到了小波包系數(shù)，并求解了小波包系數(shù)熵，然后將熵值作為提取特征指標(biāo)輸入支持向量機(jī)(SVM)，以識(shí)別故障損傷程度。但是，傳統(tǒng)故障診斷技術(shù)的科學(xué)性、實(shí)用性和通用性還不夠；特征提取主要依賴于經(jīng)驗(yàn)和專家知識(shí)，對(duì)操作者有較高的技術(shù)要求，并且難以實(shí)施。

EMD作為一種自適應(yīng)信號(hào)分解方法,可以準(zhǔn)確有效地把握原始數(shù)據(jù)特征信息。其他的一些振動(dòng)信號(hào)可視化方法，例如軸心軌跡[4]和SDP分析，由于其獨(dú)特的顯示特性而被廣泛用于非線性和非平穩(wěn)信號(hào)的特征提取。例如，XU X等[5]提出了一種基于SDP和圖像匹配的實(shí)時(shí)離心風(fēng)機(jī)失速檢測(cè)方法。

在故障診斷領(lǐng)域中，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的一個(gè)主要構(gòu)成部分[6]，也出現(xiàn)了一些關(guān)于CNN的研究。CHEN Z Q等[7]提出了將齒輪箱故障振動(dòng)信號(hào)的時(shí)頻特征輸入二維CNN網(wǎng)絡(luò)，得到了基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的齒輪故障診斷算法模型，實(shí)現(xiàn)了齒輪箱的故障類型識(shí)別。CNN模型可以自適應(yīng)提取輸入圖像之間的差異特征，進(jìn)一步提高故障的診斷精度。

因此，為解決傳統(tǒng)特征提取和信號(hào)處理方法中存在的問題，本研究提出基于EMD與SDP特征信息融合的CNN故障診斷方法。

1 EMD-SDP特征融合的CNN故障診斷模型

故障振動(dòng)信號(hào)特性差異可以通過振動(dòng)信號(hào)的時(shí)頻圖像來表示，基于SDP方法的信息融合特性，對(duì)EMD分解模態(tài)分量進(jìn)行特征融合，可以充分展示信號(hào)的整體特性。

本文基于EMD-SDP特征融合的CNN故障診斷模型流程如圖1所示。

圖1 基于EMD-SDP特征融合的CNN故障診斷模型流程圖

研究過程主要按照以下步驟進(jìn)行：

(1)通過EMD分解對(duì)端點(diǎn)數(shù)據(jù)延長的原始振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行平穩(wěn)化處理，從而自適應(yīng)提取得到不同時(shí)間尺度的局部特征信號(hào)；

(2)利用SDP分析方法進(jìn)行模態(tài)分量的特征信息融合，以獲得振動(dòng)信號(hào)下的SDP特征圖像；

(3)將SDP圖像作為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸入以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的特征學(xué)習(xí)，最終實(shí)現(xiàn)振動(dòng)信號(hào)自適應(yīng)特征提取與故障類型的分類識(shí)別。

1.1 EMD分解

通常，利用EMD分解振動(dòng)信號(hào)得到模態(tài)分量函數(shù)，必須滿足以下兩個(gè)條件[8]：

(1)在數(shù)據(jù)信號(hào)分解IMF的過程中，要求具有相同的極點(diǎn)數(shù)和零點(diǎn)數(shù)或者相差最多一個(gè)；

(2)數(shù)據(jù)信號(hào)極值確定的兩條包絡(luò)線均值為零，即曲線關(guān)于時(shí)間軸局部對(duì)稱。

此處，EMD模態(tài)分量分解步驟為:

(1)標(biāo)定信號(hào)的所有局部極值點(diǎn)，并用3次樣條曲線連接形成信號(hào)數(shù)據(jù)的包絡(luò)線；

(2)計(jì)算包絡(luò)線的均值,并求出其與原始信號(hào)的差值信號(hào),即：

y1(t)=x(t)-μ1

(1)

式中：x(t)—原始信號(hào)；μ1—包絡(luò)線的均值;y1(t)—差值信號(hào)。

(3)判別y1(t)能否滿足模態(tài)分量條件,若其不是1個(gè)模態(tài)分量函數(shù)，則將y1(t)作為待處理數(shù)據(jù)，繼續(xù)以上步驟(1)、(2),直到y(tǒng)1(t)滿足模態(tài)分量函數(shù)條件；然后,記y1(t)=c1(t),得到信號(hào)x(t)的第一個(gè)模態(tài)分量c1(t),它包括信號(hào)x(t)中最高頻率的波動(dòng)成分；

(4)將模態(tài)分量從原始信號(hào)中分離出來,即：

r1(t)=x(t)-c1(t)

(2)

式中：x(t)—原始信號(hào)；c1(t)—一階模態(tài)分量；r1(t)—差值信號(hào)。

(5)將差值信號(hào)繼續(xù)作為原始信號(hào),重復(fù)上述步驟,順次獲得其他的n個(gè)模態(tài)分量，即：

(3)

式中：ci(t)—各階模態(tài)分量；ri(t)—各階差值信號(hào)。

當(dāng)模態(tài)分量cn(t)達(dá)到一定閾值，或余項(xiàng)rn(t)成為單調(diào)函數(shù)時(shí),終止循環(huán)過程。

將式(2，3)相加可得:

(4)

式中：rn(t)—信號(hào)平均趨勢(shì)的余項(xiàng)函數(shù);ci(t)—信號(hào)頻帶中從高到低的信號(hào)分量。

一般地，通過EMD分解得到的前幾個(gè)分量通常包含有原始信號(hào)中最重要的特征信息[9]。同時(shí)，考慮到在EMD分解中，通過對(duì)原始信號(hào)極值點(diǎn)分別進(jìn)行樣條插值擬合得到包絡(luò)曲線時(shí)存在的端點(diǎn)效應(yīng)，可能導(dǎo)致信號(hào)發(fā)散，從而影響到分解精度。因此，筆者采用延長信號(hào)采樣時(shí)間，使端點(diǎn)數(shù)據(jù)延長的方法[10]，來抑制EMD分解時(shí)的端點(diǎn)效應(yīng)。

具體的做法是：在提取故障振動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù)時(shí)，在左右兩端各截取一個(gè)信號(hào)周期長度的數(shù)據(jù)信號(hào)，然后提取剩余數(shù)據(jù)長度的IMF分量，作為最終分解結(jié)果；最終通過EMD方法將信號(hào)有效分解為幾個(gè)模態(tài)分量的總和,并使得端點(diǎn)數(shù)據(jù)截取后信號(hào)分解結(jié)果接近理想的分解結(jié)果，從而在不同的分辨率下顯示出信號(hào)特征。

1.2 基于EMD的SDP特征融合

1.2.1 SDP分析

作為一種新的信號(hào)處理方法，SDP分析可以通過圖像來反映不同故障時(shí)序信號(hào)幅值和頻率的狀態(tài)變化[11，12]。該方法通過將歸一化后的時(shí)域波形映射到極坐標(biāo)上，以生成對(duì)稱點(diǎn)圖樣，即將時(shí)域振動(dòng)信號(hào)X={x1,x2,…xi,…xn}轉(zhuǎn)換為極坐標(biāo)空間中的點(diǎn)S[r(i),θ(i),φ(i)]。

SDP算法分析原理如圖2所示。

圖2 SDP算法分析原理 r(i)—半徑分量；θ(i)—鏡像對(duì)稱平面的逆時(shí)針轉(zhuǎn)角；φ(i)—鏡像對(duì)稱平面的順時(shí)針轉(zhuǎn)角

圖2中，在極坐標(biāo)平面內(nèi)，時(shí)域波形的1個(gè)點(diǎn)映射到1個(gè)徑向分量，相鄰點(diǎn)則映射到1個(gè)角度分量。

具體計(jì)算公式如下：

(5)

(6)

(7)

筆者通過SDP分析方法，將時(shí)域波形轉(zhuǎn)換成極坐標(biāo)圖像，呈現(xiàn)故障振動(dòng)信號(hào)特性。在生成的SDP圖像上，不同類型的故障振動(dòng)信號(hào)特性主要體現(xiàn)為[13]：

(1)SDP鏡像圖形的曲率；

(2)SDP鏡像圖形的厚度和形狀特征；

(3)SDP鏡像圖形的幾何中心；

(4)SDP鏡像圖形的集中區(qū)域。

考慮到SDP圖像的每個(gè)鏡像平面都能夠表示一組數(shù)據(jù)特征，因此，本文將原始振動(dòng)信號(hào)EMD分解得到的前6個(gè)模態(tài)分量函數(shù)，在同一極坐標(biāo)下通過SDP圖像表示出來，最終通過各模態(tài)分量信息特征融合，實(shí)現(xiàn)更充分的原始振動(dòng)信號(hào)特性表達(dá)。

1.2.2 SDP參數(shù)化

在SDP分析方法中，需要對(duì)角度參數(shù)θ、時(shí)間滯后系數(shù)l和放大系數(shù)ξ的參數(shù)值進(jìn)行選擇。考慮到本文融合了前6個(gè)模態(tài)分量信號(hào)，所以筆者選擇的θ值為360°/6=60°，這樣得到的SDP圖形樣式為六重對(duì)稱的雪花狀。由式(5～7)可知，在SDP圖形中，信號(hào)的頻率成分由圖形點(diǎn)陣的曲率表示，信號(hào)變化往往會(huì)導(dǎo)致點(diǎn)陣模糊，從而增加SDP占用空間。因此，通過合理選擇l和ξ的參數(shù)值可以提高SDP圖形的分辨能力，進(jìn)一步放大不同故障信號(hào)間的差異。

KATSUHIKO S等[14]的研究結(jié)果表明，合適的l和ξ參數(shù)值選擇主要取決于研究對(duì)象；同時(shí)，實(shí)驗(yàn)對(duì)比時(shí)間滯后系數(shù)l和放大系數(shù)ξ不同參數(shù)值時(shí)故障振動(dòng)信號(hào)的SDP圖像結(jié)果也表明，在參數(shù)設(shè)置為l=10和ξ=20°時(shí)，圖形可以最有效地區(qū)分裂紋和斷裂故障振動(dòng)信號(hào)。

因此，此處筆者按照l=10和ξ=20°進(jìn)行參數(shù)設(shè)定。

1.3 基于CNN的故障診斷模型

CNN網(wǎng)絡(luò)模型中，通過設(shè)置多級(jí)特征濾波器對(duì)輸入圖像執(zhí)行反復(fù)卷積與池化運(yùn)算處理，最終達(dá)到數(shù)據(jù)特征自動(dòng)提取和降維的目的，同時(shí)得到具有旋轉(zhuǎn)和平移不變性的數(shù)據(jù)特征[15]；并且CNN具有的表征學(xué)習(xí)能力，隨網(wǎng)絡(luò)層數(shù)加深不斷增強(qiáng)，使網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練可以得到更好的魯棒特征。

CNN模型結(jié)構(gòu)如圖3所示。

圖3 CNN模型結(jié)構(gòu)圖

1.3.1 卷積層

卷積層通過卷積核權(quán)重共享來提取局部區(qū)域的數(shù)據(jù)特征，不僅可以降低網(wǎng)絡(luò)模型的復(fù)雜度，而且可以顯著提高網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)效率。

卷積運(yùn)算過程如下所示：

(8)

1.3.2 池化層

同時(shí)在CNN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中，還需要添加池化層以減小特征空間大小，減少網(wǎng)絡(luò)參數(shù)數(shù)量。實(shí)際中最常見的池化方式是最大池化，通過對(duì)特征矩陣執(zhí)行提取局部極值操作，可以在減少參數(shù)的同時(shí)獲得具有位移不變性的特征。

池化運(yùn)算過程如下所示：

(9)

1.3.3 全連接層

為了進(jìn)行故障類型識(shí)別輸出，模型添加了與故障類別數(shù)量相同的神經(jīng)元作為全連接輸出層；輸出層以之前各層的級(jí)聯(lián)特征圖像作為輸入。

輸出公式如下：

O=f(bo+ωofv)

(10)

式中:bo—偏差向量;ωo—權(quán)值矩陣;fv—特征向量。

1.3.4 模型訓(xùn)練

在模型訓(xùn)練過程中，CNN利用反向傳播算法，通過訓(xùn)練樣本的輸出標(biāo)記來調(diào)整網(wǎng)絡(luò)參數(shù)。CNN的主要超參數(shù)包括卷積核大小k，權(quán)重系數(shù)β、ω以及各層的偏差b。

因此，筆者通過計(jì)算實(shí)際輸出和理想輸出之間的差值進(jìn)行模型參數(shù)調(diào)整，使得實(shí)際輸出更加接近理想輸出；最終得到適用于故障分類任務(wù)的模型。

損失函數(shù)計(jì)算公式如下：

(11)

式中:Opj—實(shí)際故障類型輸出;Ypj—理想故障類型輸出;Ep—損失函數(shù)差值。

2 實(shí)驗(yàn)研究

2.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)說明

為充分訓(xùn)練CNN模型，筆者準(zhǔn)備了大量的訓(xùn)練樣本以驗(yàn)證算法的有效性。考慮到常見的軸承保持架故障形式有裂紋、斷裂、塑性變形和磨損，且一般以載荷不大的高頻瞬時(shí)碰撞產(chǎn)生的裂紋和斷裂故障為主，故本研究以圓柱滾子軸承保持架裂紋和斷裂故障為例。

實(shí)驗(yàn)用軸承為NSK公司生產(chǎn)型號(hào)為NF204EM的圓柱滾子軸承，采用規(guī)格0.18 mm的鉬絲，使用線切割加工技術(shù)在保持架上加工出裂紋和斷裂缺陷。其中，裂紋故障深度尺寸分別為0.5 mm、1.0 mm、1.5 mm、2.0 mm、2.5 mm，斷裂故障尺寸為3.25 mm。因此，再加上保持架正常狀況的軸承，實(shí)驗(yàn)共含有7種不同保持架故障狀況的軸承。

采集實(shí)驗(yàn)原始數(shù)據(jù)的軸承保持架故障試驗(yàn)臺(tái)如圖4所示。

圖4 軸承保持架故障試驗(yàn)臺(tái)

實(shí)驗(yàn)時(shí)，在遠(yuǎn)離電機(jī)一側(cè)的試驗(yàn)臺(tái)軸承座上安裝不同故障程度的保持架裂紋和斷裂故障軸承，然后在1 800 r/min轉(zhuǎn)速下，使用加速度傳感器以5 kHz的采樣頻率采集軸承座處的故障信號(hào)。

實(shí)驗(yàn)中，每種類型的保持架故障都包含500個(gè)數(shù)據(jù)樣本，每個(gè)樣本包含2 500個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)，并對(duì)每類保持架故障隨機(jī)選擇90%的樣本數(shù)據(jù)用于訓(xùn)練，10%的樣本數(shù)據(jù)用于測(cè)試。

最終實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集包含有3 150個(gè)訓(xùn)練樣本和350個(gè)測(cè)試樣本。

2.2 EMD-SDP特征信息融合

筆者首先通過對(duì)故障振動(dòng)信號(hào)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行EMD分解，得到了前6個(gè)模態(tài)分量；然后進(jìn)行特征融合轉(zhuǎn)換，生成了相應(yīng)的故障SDP圖像，得到了不同保持架故障狀態(tài)下的SDP圖像，如圖5所示。

圖5 不同保持架故障狀態(tài)下的SDP圖像

由圖5可知：SDP分析可以充分地展示不同故障狀態(tài)下的軸承保持架振動(dòng)信號(hào)特性；不同保持架故障狀態(tài)SDP圖像之間主要差異在于圍繞SDP鏡像平面點(diǎn)的集中程度、圖像曲率、厚度和形狀特征，尤其是厚度和集中程度最為明顯；當(dāng)保持架由正常狀態(tài)到不同故障程度狀態(tài)時(shí)，SDP圖像鏡像平面各點(diǎn)集中度增加，厚度變小。

總之，不同故障信號(hào)模態(tài)分量特征融合獲得的SDP圖像可以清晰地表達(dá)出不同信號(hào)的原始特性,為下一步模型提取圖像特征，實(shí)現(xiàn)故障分類奠定基礎(chǔ)。

2.3 CNN故障診斷模型參數(shù)設(shè)定

故障數(shù)據(jù)樣本特征融合生成SDP圖像后，筆者將其作為CNN模型的輸入。在構(gòu)建二維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型過程中，筆者通過選擇合適的參數(shù)以確保較高識(shí)別率，同時(shí)減少模型訓(xùn)練時(shí)間。網(wǎng)絡(luò)中，優(yōu)化算法類型、濾波器層中卷積核數(shù)目和大小以及池化方式和大小等參數(shù)，都會(huì)影響模型訓(xùn)練速度和故障識(shí)別率。

該模型設(shè)計(jì)借鑒了VGG網(wǎng)絡(luò)模型的3×3卷積核和2×2池化參數(shù)設(shè)置。研究表明，通過使用小卷積核可以對(duì)圖像進(jìn)行有效地特征提取，減少卷積層訓(xùn)練參數(shù)，并且通過多個(gè)小卷積堆疊可以有效提高分類識(shí)別精度[16]。

因此，筆者綜合考慮故障識(shí)別率和訓(xùn)練時(shí)間進(jìn)行層數(shù)設(shè)計(jì)。

不同卷積池化層數(shù)配置的實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表1所示。

表1 不同卷積池化層數(shù)配置的實(shí)驗(yàn)結(jié)果

由表1可知，隨層數(shù)增加，模型故障識(shí)別率和訓(xùn)練時(shí)間也隨之增加，但層數(shù)過多會(huì)導(dǎo)致模型訓(xùn)練參數(shù)量增大，進(jìn)而帶來梯度消失和模型難以訓(xùn)練等問題。因此，經(jīng)過綜合分析可知，模型選擇卷積池化層數(shù)為4時(shí)，可以獲得較高的識(shí)別率，且訓(xùn)練耗時(shí)較少。

模型其他參數(shù)通過網(wǎng)格搜索法選擇確定,得到CNN模型參數(shù)如表2所示。

表2 CNN模型參數(shù)

筆者最終提出的CNN模型包含有4個(gè)卷積層、4個(gè)最大池化層、2個(gè)全連接層和1個(gè)softmax輸出層；同時(shí)，該模型使用非線性修正單元(ReLU)作為激勵(lì)函數(shù)。

2.4 實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析

該模型利用Google的Tensorflow和keras工具箱搭建。筆者考慮到網(wǎng)絡(luò)權(quán)值隨機(jī)初始化，為保證試驗(yàn)結(jié)果的可靠性，模型實(shí)施20次實(shí)驗(yàn)以獲取識(shí)別率均值。

得到的實(shí)驗(yàn)樣本識(shí)別率曲線如圖6所示。

由圖6的曲線可以看出，經(jīng)過2 000次迭代后，樣本識(shí)別率指標(biāo)達(dá)到了99.50%以上。該結(jié)果表明，本文所提出的故障診斷方法是有效可靠的。因此，使用基于EMD模態(tài)分量特征信號(hào)融合的SDP分析方法，可以更充分顯著地表達(dá)原始信號(hào)特性。

圖6 樣本識(shí)別率曲線

2.5 算法對(duì)比實(shí)驗(yàn)

為了比較本研究算法與人工特征提取加分類器組合算法的診斷效果，筆者通過實(shí)驗(yàn)對(duì)比本研究方法與提取小波包系數(shù)熵加支持向量機(jī)分類算法的識(shí)別性能。

對(duì)比算法通過一對(duì)多的方法建立多個(gè)支持向量機(jī)組成多分類器，輸入分類器的特征向量通過小波包分解保持架故障信號(hào)得到小波包系數(shù)，并求解小波包系數(shù)熵，然后將熵值作為提取特征指標(biāo)輸入SVM，以識(shí)別故障的損傷程度。

筆者通過實(shí)驗(yàn)對(duì)比兩種算法在不同保持架故障狀況下的故障識(shí)別率，每組分別進(jìn)行20次實(shí)驗(yàn)，并獲取故障診斷率均值作為評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)。

最終得到算法對(duì)比實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表3所示。

表3 算法對(duì)比實(shí)驗(yàn)結(jié)果

由表3可知：

(1)本研究算法具有高達(dá)99%以上的整體故障識(shí)別率，其結(jié)果優(yōu)于對(duì)比算法；盡管對(duì)比算法的診斷性能表現(xiàn)也相當(dāng)好，但考慮到對(duì)比算法需要選擇合適的小波基函數(shù)求取小波包系數(shù)，其特征選擇可能因不同的數(shù)據(jù)集而不同，所以在選擇小波包基函數(shù)方法時(shí)存在一些問題；同時(shí)，信號(hào)時(shí)頻轉(zhuǎn)換過程比較耗時(shí)，再加上支持向量機(jī)分類器本身具有的淺層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，限制了其故障診斷能力的進(jìn)一步提高；

(2)本研究所提算法發(fā)掘了深度學(xué)習(xí)強(qiáng)大的非線性特征學(xué)習(xí)能力，即由“端到端”，通過一個(gè)網(wǎng)絡(luò)模型完成了特征提取、特征降維與模式分類的全套過程；

(3)除裂紋0.5 mm、2.5 mm和斷裂故障下，兩種算法識(shí)別率相近以外，其余的4種不同保持架故障狀態(tài)下，對(duì)比算法識(shí)別率都在95%左右；在裂紋1.5 mm故障下，僅有82%的識(shí)別率，而本文算法識(shí)別率結(jié)果均在99%以上，識(shí)別效果明顯優(yōu)于對(duì)比算法；同時(shí)，對(duì)比算法在數(shù)據(jù)樣本上的標(biāo)準(zhǔn)偏差幾乎是本研究算法的兩倍，這說明本研究算法比對(duì)比算法更穩(wěn)定。

考慮到本研究算法的故障診斷率波動(dòng)較小，因此，該結(jié)果證明本研究所提算法可以應(yīng)用于實(shí)際軸承設(shè)備保持架故障的診斷。

3 結(jié)束語

本研究提出了一種基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解與對(duì)稱點(diǎn)模式特征融合的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷方法；通過對(duì)保持架故障振動(dòng)信號(hào)的EMD模態(tài)分量進(jìn)行特征信息融合，然后利用CNN進(jìn)行SDP圖像識(shí)別，最終實(shí)現(xiàn)了對(duì)軸承保持架的故障診斷。

實(shí)驗(yàn)及研究結(jié)果表明：本文所提出的方法能夠更全面、直觀地表現(xiàn)出其原始振動(dòng)信號(hào)特性，進(jìn)一步驗(yàn)證了本文方法的有效性；結(jié)合CNN可以實(shí)現(xiàn)SDP圖像的自適應(yīng)特征提取和故障分類識(shí)別。

與其他信號(hào)處理方法相比，本文所提出的研究方法具有更好的學(xué)習(xí)效果和更高的識(shí)別精度。