[发明专利]一种基于随机共振与自动编码器的滚动轴承故障诊断方法

摘要

本发明公开了一种基于随机共振与自动编码器的滚动轴承故障诊断方法，先建立滚动轴承故障诊断模型，进行诊断时，采集滚动轴承振动信号，将滚动轴承振动信号输入所述滚动轴承故障诊断模型中，得到滚动轴承故障诊断结果。本发明利用遗传算法并行选择和优化随机共振系统的多个参数，自适应筛选出与输入信号最佳匹配的随机共振系统，克服了SR方法参数选择的不足。然后用堆叠自动编码器对预处理后的轴承进行信号分类，实现故障诊断，故障诊断正确率高达96%。

主权项

1.一种基于随机共振与自动编码器的滚动轴承故障诊断方法，其特征在于，先建立滚动轴承故障诊断模型，进行诊断时，采集滚动轴承振动信号，将滚动轴承振动信号输入所述滚动轴承故障诊断模型中，得到滚动轴承故障诊断结果，建立所述滚动轴承故障诊断模型具体包括以下步骤：步骤1，分类采集已知故障的滚动轴承的工作运转时的轴承振动信号；步骤2，建立随机共振系统，使用遗传算法对随机共振系统参数进行寻优，以随机共振后输出的信噪比作为遗传算法的适应度函数，将最优参数代入随机共振系统实现滚动轴承故障信号的提取；步骤3，建立SAE网络模型，根据实际数据大小确定SAE网络模型参数网络深度、各层神经元数量和学习率；再依据不同的任务需求设定合适的代价函数及其优化策略；然后，将提取的信号使用傅里叶变换转为频域信号，频域信号归一化后输入SAE网络中进行逐层训练，SAE网络训练结束后输出网络诊断结果；步骤4，输入测试数据对网络诊断效果进行验证，根据输出结果判断正确率是否达到期望值，如果诊断正确率未达到期望值，则修改SAE网络模型参数重新进行SAE网络训练，直至输出结果的正确率达到期望值。