LSTM模型在轴承故障诊断中的应用研究

"这篇毕业论文探讨了基于LSTM模型的轴承故障诊断方法，涉及轴承故障诊断的多种信号处理技术，包括温度、电流、加速度、声发射等，并着重介绍了振动信号在轴承故障诊断中的重要性。论文研究了国内外在基于信号处理和数据驱动的故障诊断方法的发展，并详细阐述了滚动轴承的失效模式、故障诊断理论以及特征提取方法，特别是通过LSTM神经网络建立的机器学习模型。" 本文主要研究的是利用长短期记忆网络（LSTM）进行滚动轴承的故障诊断。轴承作为旋转机械的关键部件，其故障直接影响设备的稳定性和效率。传统的诊断方法如温度监控和电流监测在某些情况下无法准确地定位和及时发现故障。加速度信号虽广泛应用，但在特定条件下存在局限性。相比之下，声发射信号对早期故障和低速轴承问题更敏感，但其对传感器位置和高频信号处理有较高要求。 论文首先介绍了背景和意义，指出轴承故障对工业生产的影响以及其在国际贸易中的重要地位。接着，对国内外现有的基于信号处理（如时域、频域和时频分析）和数据驱动的故障诊断技术进行了分析，这些方法包括传统的特征提取和机器学习算法。 在理论研究部分，论文详细探讨了滚动轴承的失效模式和影响，明确了不同部分的故障特征频率。此外，论文还研究了信号处理方法，如经验模态分解（EMD）和小波变换，用于提取故障特征。 论文的核心在于基于LSTM的故障诊断模型的建立与验证。LSTM是一种适合处理序列数据的深度学习模型，尤其适用于捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。作者通过实验验证了LSTM模型在滚动轴承磨损故障诊断中的性能，展示了该模型如何从振动信号中学习并识别异常模式，从而提高诊断的准确性和及时性。 总结全文，这篇毕业论文为滚动轴承的故障诊断提供了一个创新的解决方案，结合了现代数据驱动的方法和先进的机器学习技术，有望提升轴承故障预测的效率和精度，减少机械设备因轴承故障引起的停机时间和维修成本。同时，论文也对未来的研究方向进行了展望，如优化特征提取技术、改进LSTM模型以及探索多传感器信号融合在轴承故障诊断中的应用。