深度神经网络在提升机轴承故障诊断中的应用

"本文提出了一种基于深度神经网络的双层次故障诊断系统，用于精确识别矿井提升机轴承的故障类型和故障程度。该系统利用滑动窗口重叠采样技术增强数据，结合自编码器去除噪声，通过反向传播算法训练深度神经网络分类器，并采用集成学习投票法提高识别准确性。实验结果显示，该系统的诊断准确率优于传统的SVM和BPNN算法。" 提升机轴承在煤矿生产中扮演着关键角色，它们的故障可能导致生产效率下降和安全风险增加。随着技术的发展，提升机的结构变得更为复杂，而工作环境的恶劣使得轴承故障频发。因此，对提升机轴承进行精确的故障诊断至关重要。 该研究引入了深度神经网络(DNN)这一机器学习技术，DNN能有效处理大量复杂数据，发现深层次的特征。在本研究中，首先利用滑动窗口重叠采样策略生成更多有代表性的训练样本，以增强数据集的多样性，这有助于模型更好地捕捉故障模式的变化。接着，自编码器被用来预处理数据，通过自我重构过程减小噪声干扰，确保模型能专注于有效的信号。 接下来，研究人员构建了一个双层DNN分类器。第一层用于识别故障类型，第二层则用于判断故障程度。反向传播算法被用来更新网络权重，优化模型性能。最后，集成学习的投票法被应用于多个分类器的预测结果，通过综合不同模型的决策来提高最终的识别精度。 实验比较了所提方法与支持向量机(SVM)和反向传播神经网络(BPNN)的性能，结果显示，基于深度神经网络的故障诊断系统在准确性和稳定性上都表现更优，证明了该方法在提升机轴承故障诊断领域的有效性。 这项研究为矿井提升机的故障诊断提供了新的解决方案，利用深度学习的力量提高了故障识别的准确性和实时性，有助于预防重大事故的发生，保障煤矿生产的安全和效率。未来的研究可能进一步探索更先进的深度学习架构，如卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)，以适应不同类型的传感器数据和更复杂的故障模式。同时，结合实际生产环境进行更大规模的实验验证也将是重要的后续工作。