[发明专利]一种基于数字孪生的滚动轴承故障诊断方法在审
申请号: | 202211060366.9 | 申请日: | 2022-08-30 |
公开(公告)号: | CN115563853A | 公开(公告)日: | 2023-01-03 |
发明(设计)人: | 潘昊;余意 | 申请(专利权)人: | 武汉理工大学 |
主分类号: | G06F30/27 | 分类号: | G06F30/27;G06F30/17;G06N3/04;G06N3/08;G06F119/14 |
代理公司: | 武汉市首臻知识产权代理有限公司 42229 | 代理人: | 陈拿云 |
地址: | 430000 湖*** | 国省代码: | 湖北;42 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 数字 孪生 滚动轴承 故障诊断 方法 | ||
1.一种基于数字孪生的滚动轴承故障诊断方法,其特征在于:
所述故障诊断方法包括如下步骤:
步骤一、建立滚动轴承的数字孪生体模型;
步骤二、获取数字孪生体模型在正常状态下运行的仿真振动信号,获取数字孪生体模型在故障状态下运行的仿真振动信号;
步骤三、对数字孪生体模型在正常状态下运行的仿真振动信号、数字孪生体模型在故障状态下运行的仿真振动信号进行小波变换,生成对应的二维时频图;
步骤四、对ResNet-50网络进行改进,得到改进后的ResNet-50网络,并使用所述二维时频图对改进后的ResNet-50网络进行训练,得到第一故障诊断神经网络;
步骤五、对所述第一故障诊断神经网络进行迁移学习训练,得到第二故障诊断神经网络;
步骤六、利用第二故障诊断神经网络检测实际运行的滚动轴承的故障。
2.根据权利要求1所述的一种基于数字孪生的滚动轴承故障建模与诊断方法,其特征在于:
所述步骤四中,对ResNet-50网络进行改进,得到改进后的ResNet-50网络具体包括:
在ResNet-50网络中设置三条特征提取分支,三条所述特征提取分支的参数相同,每条所述特征提取分支中包含16个依次连接的残差块;
将ResNet-50网络中的全连接层替换为改进层,三条所述特征提取分支的输出端各通过一个平均池化层AvgPOOL与改进层的输入端相连接,三条所述特征提取分支的输入端同时与ResNet-50网络中的最大池化层MAXPOOL的输出端相连接。
3.根据权利要求2所述的一种基于数字孪生的滚动轴承故障建模与诊断方法,其特征在于:
所述改进层包括依次连接的Dropout层、Dense层和Softmax层,所述Dropout层的输入端与三个所述平均池化层AvgPOOL的输出端相连接,Dropout层的输出端通过Dense层与Softmax层相连接。
4.根据权利要求1所述的一种基于数字孪生的滚动轴承故障建模与诊断方法,其特征在于:
所述步骤五具体包括:
采集实际的滚动轴承的运行数据,所述运行数据包括:
实际的滚动轴承在正常状态下运行的振动信号、实际的滚动轴承在外圈故障状态下运行的振动信号、实际的滚动轴承在内圈故障状态下运行的振动信号、实际的滚动轴承在滚动体故障状态下运行的振动信号;
使用实际的滚动轴承的运行数据对第一故障诊断神经网络中的改进层进行训练,得到第二故障诊断神经网络。
5.根据权利要求1所述的一种基于数字孪生的滚动轴承故障建模与诊断方法,其特征在于:
所述步骤二中,获取数字孪生体模型在正常状态下运行的仿真振动信号包括:通过所述数字孪生体模型模拟滚动轴承的正常运行,并生成正常状态下运行的仿真振动信号。
6.根据权利要求5所述的一种基于数字孪生的滚动轴承故障建模与诊断方法,其特征在于:
所述步骤二中,获取数字孪生体模型在故障状态下运行的仿真振动信号具体包括:
A1、在实际使用的滚动轴承上设置故障并使其在故障状态下运行,通过传感器采集实际使用的滚动轴承在故障状态下运行的实际振动信号;
A2、在数字孪生体模型上设置与实际使用的滚动轴承相同的故障,使数字孪生体模型在故障状态下运行;
A3、采集数字孪生体模型在运行过程中所生成的故障仿真振动信号;
A4、计算所述实际振动信号的振动加速度与故障仿真振动信号的振动加速度之间的差值,得到第一差值;计算实际振动信号的振幅的变化率与故障仿真振动信号的振幅的变化率的差值,得到第二差值;
A5、判断第一差值与第二差值是否在预设的范围内:
若第一差值与第二差值中至少一项不在预设的范围内,则调整数字孪生体模型的动力学模型的参数,随后返回步骤A3;
若第一差值与第二差值均在预设的范围内,则保持当前的数字孪生体模型的动力学模型的参数不变,并继续运行所述数字孪生体模型,生成数字孪生体模型在故障状态下运行的仿真振动信号。
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