徐昌玲,黃家海,2,蘭 媛,2*,武 兵,2,鈕晨光,2,馬曉寶,2,李 斌

(1.太原理工大學(xué) 機(jī)械與運(yùn)載工程學(xué)院,山西 太原 030000;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 030000;3.太原衛(wèi)星發(fā)射中心 技術(shù)部,山西 太原 030027)

0 引 言

柱塞泵為液壓系統(tǒng)提供動(dòng)力,其性能的好壞直接影響液壓系統(tǒng)的工作性能。由于軸向柱塞泵存在結(jié)構(gòu)緊湊、壽命長、容積效率高等優(yōu)點(diǎn),在工程機(jī)械各個(gè)領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。

隨著科技的發(fā)展以及應(yīng)用場合的更高要求,軸向柱塞泵的結(jié)構(gòu)越來越復(fù)雜,其故障表現(xiàn)形式也呈現(xiàn)多樣化。因此,對(duì)柱塞泵進(jìn)行有效的故障診斷,以保障液壓系統(tǒng)工作的正常運(yùn)轉(zhuǎn)具有重要意義[1]。

軸向柱塞泵有3對(duì)摩擦副,分別為:(1)柱塞與缸體之間的摩擦副;(2)滑靴與斜盤之間的摩擦副;(3)缸體與配流盤之間的摩擦副。摩擦副的磨損以及中心彈簧預(yù)緊力的下降會(huì)引起柱塞泵產(chǎn)生幾種典型的故障,如:松靴、配流盤磨損、滑靴磨損、中心彈簧失效[2]等。

傳統(tǒng)的柱塞泵故障診斷方法分為3步:(1)采集故障信號(hào);(2)提取故障特征;(3)識(shí)別故障狀態(tài)。杜振東[3]對(duì)故障特征進(jìn)行了敏感度分析,并將其與EMD相結(jié)合,對(duì)柱塞泵的故障做出了準(zhǔn)確診斷。勵(lì)文艷[4]采用了局部S變換與ELM相結(jié)合的方法,對(duì)柱塞泵的滑靴磨損故障進(jìn)行了有效診斷。胡晉偉[5]提取出了柱塞泵在正常狀態(tài)和滑靴磨損狀態(tài)下的時(shí)域特征,并將其輸入到ELM中,實(shí)現(xiàn)了對(duì)柱塞泵滑靴的故障診斷。

采用以上的傳統(tǒng)方法雖然可以對(duì)柱塞泵的各類故障進(jìn)行診斷,但是仍然存在很大的缺陷。由于柱塞泵的結(jié)構(gòu)復(fù)雜,每一種故障需提取的特征不盡相同,需要依靠專家和技術(shù)人員豐富的專業(yè)知識(shí)積累。同時(shí),針對(duì)同一柱塞泵的不同故障,需設(shè)計(jì)出不同的故障特征,人工設(shè)計(jì)故障特征的過程費(fèi)時(shí)費(fèi)力,因而造成其故障特征提取困難。

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(convolution neural network, CNN)能夠彌補(bǔ)傳統(tǒng)故障診斷中的缺陷,它將原始故障信號(hào)直接輸入到模型中,可以實(shí)現(xiàn)輸入到輸出的端對(duì)端故障診斷。與其他神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比,CNN有稀疏連接、權(quán)值共享等特點(diǎn),這使得其網(wǎng)絡(luò)規(guī)?？梢钥s減,也提高了其運(yùn)算效率。CNN對(duì)數(shù)據(jù)有強(qiáng)大的自適應(yīng)學(xué)習(xí)能力,能夠提取到原始數(shù)據(jù)中隱含的特征信息,以實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)特征的深層提取。

谷玉海[6]將振動(dòng)信號(hào)轉(zhuǎn)化為EMD二值圖像,將期輸入到CNN中,對(duì)滾動(dòng)軸承進(jìn)行了故障診斷。針對(duì)滾動(dòng)軸承保持架故障特征難以獲取這一難題,鄭一珍[7]采用EMD和SDP對(duì)故障特征進(jìn)行了融合,把特征融合后生成的SDP圖像直接輸入到CNN中進(jìn)行圖片特征識(shí)別，采用該方法對(duì)滾動(dòng)軸承保持架故障進(jìn)行識(shí)別,其識(shí)別率達(dá)到了99%以上。

采用CNN進(jìn)行故障診斷的方法主要分為兩類:(1)將一維信號(hào)轉(zhuǎn)化為包含信號(hào)特征的圖片或者二維矩陣,輸入到CNN中,對(duì)故障進(jìn)行分類;(2)將一維信號(hào)輸入到一維CNN中[8]。

CNN的圖片識(shí)別過程需要較長的訓(xùn)練時(shí)間。將振動(dòng)信號(hào)直接輸入到1DCNN中,有時(shí)不能得到準(zhǔn)確的故障診斷結(jié)果,這與1DCNN沒有完全提取信號(hào)特征有關(guān)。通過對(duì)CNN中卷積層與池化層的多層堆疊,可以得到深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(deep convolutional neural networks, DCNN)。處理復(fù)雜的數(shù)據(jù)或者復(fù)雜的分類時(shí),深層CNN模型比淺層CNN模型具有更好的特征提取能力和更復(fù)雜的映射能力[9]。

針對(duì)采用傳統(tǒng)方法對(duì)柱塞泵故障進(jìn)行診斷時(shí)所存在的問題,筆者提出一種基于深度一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的軸向柱塞泵故障診斷方法,即將采集到的柱塞泵不同狀態(tài)的一維振動(dòng)信號(hào)輸入到D-1DCNN中,通過卷積層和池化層進(jìn)行信號(hào)特征的自適應(yīng)提取,通過分類器輸出診斷結(jié)果,并對(duì)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)進(jìn)行調(diào)整,以提高模型的故障診斷準(zhǔn)確率。

1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)本質(zhì)是一個(gè)多層感知機(jī)。世界上第一個(gè)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是1998年由美國科學(xué)家Yan Lecun提出的LeNet-5。采用該卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以完成對(duì)手寫數(shù)字的識(shí)別[10]。

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程可以分為兩步,即前向傳播和反向傳播。前向傳播通過卷積層和池化層對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行深層特征提取,得到不同數(shù)據(jù)類型的特征;反向傳播使用梯度下降法,對(duì)模型中的權(quán)重和參數(shù)進(jìn)行反復(fù)調(diào)節(jié),得到適用于該次故障診斷的最優(yōu)模型[11]。

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的主要結(jié)構(gòu)包括:卷積層、池化層、全連接層和分類器。具體結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖

1.1 卷積層

卷積層由多個(gè)卷積核構(gòu)成。卷積層的主要作用是通過對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行卷積操作,來完成信號(hào)特征的自適應(yīng)提取。每層卷積后,數(shù)據(jù)的輸出特征稱作特征圖。在卷積層中,每一個(gè)卷積核的參數(shù)是共享的。

卷積層可以表示為:

(1)

式中:a—卷積層的輸入;g(i)—第i個(gè)卷積核所經(jīng)卷積操作后得到的特征圖;w—權(quán)值;b—矩陣;x,y,z—數(shù)據(jù)的維度;z—通道數(shù)。

數(shù)據(jù)經(jīng)過卷積操作后,需要激活函數(shù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行非線性轉(zhuǎn)換,即:

y(i)=f(g(i))

(2)

式中:f—激活函數(shù);y(i)—第i個(gè)卷積層的輸出。

1.2 池化層

池化層的作用是對(duì)卷積操作后的數(shù)據(jù)進(jìn)行降維,同時(shí)提取數(shù)據(jù)特征。池化層可以縮小模型的規(guī)模,提高運(yùn)算的速度,并防止過擬合現(xiàn)象的發(fā)生。池化層有兩種形式:最大池化輸出的是局部感受野最大值,平均池化輸出的是局部感受野平均值。

最大池化和平均池化的公式分別為[12]:

(3)

(4)

1.3 全連接層和分類器

全連接層在最后一層池化層之后,其作用是將池化層輸出的數(shù)據(jù)平鋪成一維向量,輸入到SoftMax分類器中進(jìn)行分類。

全連接層和分類器的具體運(yùn)算過程如下[13]:

(4)

(5)

2 深度一維神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

2.1 一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

與二維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類似,一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也包括:卷積層、池化層、全連接層和分類器。與二維卷積不同的是,一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以直接對(duì)一維信號(hào)進(jìn)行特征提取。二維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的卷積核主要以方核為主,一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的卷積核不再使用方核,其卷積核的尺寸為1×n型。

一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于處理數(shù)據(jù)的原理是把一維數(shù)據(jù)看成高度為1個(gè)像素的圖像[14]。一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)處理圖如圖2所示。

圖2 一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)處理

圖2中,輸入為一維數(shù)據(jù),卷積核尺寸為3,步長為1。

2.2 深度一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)柱塞泵故障特征的提取不完整,達(dá)不到故障診斷的準(zhǔn)確效果。因此,筆者提出一種基于深度一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷方法。深度一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基于1DCNN的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),通過增加卷積層的數(shù)量,使網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)特征的提取更加完善。

D-1DCNN具體結(jié)構(gòu)圖如圖3所示(其中包含6個(gè)卷積層，3個(gè)池化層)。

圖3 D-1DCNN結(jié)構(gòu)圖

與1DCNN不同,D-1DCNN不再是一層卷積層與一層池化層的堆疊,而是在每層卷積層與池化層之間增加了一層卷積層,這樣就可更為全面地進(jìn)行特征的提取。平鋪層將最后一層池化層提取的特征進(jìn)行平鋪,最后選擇SoftMax進(jìn)行分類。

3 軸向柱塞泵故障診斷測試系統(tǒng)

本次實(shí)驗(yàn)的具體研究思路如圖4所示。

圖4 研究思路流程圖

圖4中,首先采集柱塞泵正常、松靴、滑靴磨損、中心彈簧失效、配流盤磨損5種狀態(tài)下的振動(dòng)信號(hào),將原始信號(hào)進(jìn)行分組,并分別加以標(biāo)記,生成樣本數(shù)據(jù)(訓(xùn)練樣本與測試樣本按照4 ∶1隨機(jī)劃分);將訓(xùn)練樣本輸入到D-1DCNN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),通過前向傳播和反向傳播,獲得了訓(xùn)練樣本的特征,并得到D-1DCNN的最終模型;將測試樣本輸入到已經(jīng)保存好的D-1DCNN模型中進(jìn)行測試,得到故障識(shí)別的準(zhǔn)確率。

3.1 實(shí)驗(yàn)對(duì)象

本次實(shí)驗(yàn)對(duì)象為力士樂A10SO45型斜盤式軸向柱塞泵,其主要結(jié)構(gòu)包括:配流盤、斜盤、傳動(dòng)軸、滑靴、柱塞、中心彈簧等,如圖5所示。

圖5 力士樂A10V軸向柱塞泵結(jié)構(gòu)圖

柱塞泵的主要故障類型包括:松靴、滑靴磨損、配流盤磨損、中心彈簧失效等,分別闡述如下:

(1)松靴故障。是指滑靴與柱塞球頭之間的間隙增大。引起松靴的原因有兩個(gè):①在生產(chǎn)制造時(shí),滑靴與柱塞球頭的尺寸不合理,存在較大間隙;②由于柱塞泵長時(shí)間工作,環(huán)境中的油液和粉塵進(jìn)入到柱塞球頭與滑靴之間,粉塵對(duì)柱塞球頭和滑靴造成壓力,迫使二者之間的間隙不斷增大。松靴故障嚴(yán)重到一定程度時(shí),會(huì)導(dǎo)致脫靴。

(2)滑靴磨損。是指柱塞泵啟動(dòng)或者停止的瞬間,滑靴受到較大沖擊力,滑靴與斜盤之間的油膜厚度不穩(wěn)定,使間隙發(fā)生改變,導(dǎo)致滑靴與斜盤之間產(chǎn)生碰撞并造成滑靴磨損?；ツp會(huì)使泵殼振動(dòng)加劇。

(3)配流盤磨損。是指斜盤傾角增大,油膜楔形增大,配流副的工作條件變差,一般的過濾精度無法過濾掉油液中的污染物,造成配流盤磨粒磨損。配流盤磨損會(huì)造成柱塞泵內(nèi)部配流系統(tǒng)紊亂。

(4)中心彈簧失效。是指由于柱塞泵長時(shí)間工作使彈簧的預(yù)緊力減小,造成柱塞泵內(nèi)部的密封性變差,從而引起內(nèi)部油液的泄漏[15,16]。

3.2 實(shí)驗(yàn)方案設(shè)計(jì)

故障診斷試驗(yàn)系統(tǒng)原理圖如圖6所示。

圖6 軸向柱塞泵故障診斷試驗(yàn)系統(tǒng)原理圖

圖6中,電機(jī)帶動(dòng)柱塞泵運(yùn)動(dòng),加速度傳感器采集柱塞泵的振動(dòng)信號(hào)[17,18];耦合器的作用是對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行放大,采集卡采集放大后的數(shù)據(jù),儲(chǔ)存到電腦中;主路壓力為10 MPa,柱塞泵的額定轉(zhuǎn)速為1 480 r/min;采集卡選用的型號(hào)為NI-USB-6343,將采集卡連接到LabVIEW軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)的采集;采樣頻率為45 kHz,采樣時(shí)間是0.2 s,每種狀態(tài)下采集20組數(shù)據(jù)。

軸向柱塞泵典型故障試驗(yàn)臺(tái)如圖7所示。

3.3 傳感器布設(shè)及采集參數(shù)設(shè)置

軸向柱塞泵內(nèi)部結(jié)構(gòu)復(fù)雜,其工作狀態(tài)可以通過結(jié)構(gòu)的振動(dòng)形式表現(xiàn)出來。因此,通過分析柱塞泵的振動(dòng)信號(hào)可以對(duì)其故障狀態(tài)進(jìn)行有效診斷。

加速度傳感器用于柱塞泵振動(dòng)信號(hào)的采集,其具體的布設(shè)位置如圖8所示。

圖8 三軸加速度傳感器布點(diǎn)位置

加速度傳感器的方向如表1所示。

表1 三軸加速度傳感器方向說明

4 實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析

4.1 樣本集生成

由于受環(huán)境的干擾小,軸向柱塞泵泵殼的振動(dòng)信號(hào)包含豐富的故障信息。筆者采集不同狀態(tài)下的振動(dòng)信號(hào),每種狀態(tài)的振動(dòng)信號(hào)為1 800 000個(gè)點(diǎn),選取樣本長度9 000個(gè)點(diǎn);每種狀態(tài)生成200個(gè)樣本,以標(biāo)簽標(biāo)記,共計(jì)1 000個(gè)樣本;訓(xùn)練樣本與測試樣本隨機(jī)產(chǎn)生,比例為4 ∶1。

具體樣本集如表2所示。

表2 樣本集

4.2 深度一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建與參數(shù)設(shè)置

此處所用的平臺(tái)是Google Colab,編程語言為pychon,編程環(huán)境為tensorflow2.0。

D-1DCNN的具體結(jié)構(gòu)如表3所示。

表3 D-1DCNN網(wǎng)絡(luò)參數(shù)設(shè)置

輸入數(shù)據(jù)維度為9 000×1。在D-1DCNN中包含6個(gè)卷積層，3個(gè)池化層,卷積核的大小為1×3,步長為1;池化層所用的池化方法為最大池化。在網(wǎng)絡(luò)中,每層卷積操作中所使用的激活函數(shù)為正切函數(shù);使用的優(yōu)化器為Adam優(yōu)化器,學(xué)習(xí)率為0.01,迭代次數(shù)設(shè)為10。

4.3 對(duì)模型進(jìn)行優(yōu)化

(1)此處卷積核大小分別選取為1×1、1×3、1×5、1×10,運(yùn)行網(wǎng)絡(luò)得出測試樣本的識(shí)別準(zhǔn)確率。

卷積核大小對(duì)網(wǎng)絡(luò)性能的影響如表4所示。

表4 卷積核大小對(duì)網(wǎng)絡(luò)性能影響

由表4可知:卷積核越大,訓(xùn)練時(shí)間越長,模型中需要更新的參數(shù)就越多。識(shí)別的準(zhǔn)確率隨著卷積核尺寸的增大而先上升后下降。因此,當(dāng)卷積核選擇1×3時(shí),識(shí)別的準(zhǔn)確率最高。

(2)卷積核的大小選擇1×3。學(xué)習(xí)率對(duì)網(wǎng)絡(luò)性能的影響如表5所示。

表5 學(xué)習(xí)率對(duì)網(wǎng)絡(luò)性能的影響

由表5可知:隨著學(xué)習(xí)率的升高,模型訓(xùn)練所用時(shí)間越來越短;當(dāng)學(xué)習(xí)率為0.01時(shí),模型故障診斷的準(zhǔn)確率最高。

(3)在實(shí)驗(yàn)中,此處分別采用最大池化和平均池化兩種方法。不同池化方法對(duì)網(wǎng)絡(luò)性能的影響如圖9所示。

圖9 不同池化方法對(duì)網(wǎng)絡(luò)性能影響

由圖9可知:在深度一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,經(jīng)過10次迭代,兩種池化方式所得到的故障識(shí)別準(zhǔn)確率相同,均為100%,使用最大池化模型的收斂速度快。因此,本次模型選擇最大池化。

(4)筆者選用SGD和Adam兩種常用的優(yōu)化器對(duì)D-1DCNN模型參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。不同的優(yōu)化器對(duì)網(wǎng)絡(luò)性能的影響規(guī)律,如圖10所示。

圖10 不同優(yōu)化器對(duì)網(wǎng)絡(luò)性能影響

由圖10可知:相較于SGD優(yōu)化器,Adam優(yōu)化器對(duì)該實(shí)驗(yàn)網(wǎng)絡(luò)模型參數(shù)的優(yōu)化性能更好,模型的收斂也更好。

4.4 對(duì)比試驗(yàn)

為了驗(yàn)證D-1DCNN在斜盤式軸向柱塞泵故障診斷上的優(yōu)勢,本文設(shè)計(jì)該實(shí)驗(yàn)與1DCNN進(jìn)行對(duì)比。

1DCNN具體結(jié)構(gòu)與參數(shù)如表6所示。

表6 1DCNN結(jié)構(gòu)

表6中,采用最大池化方式,學(xué)習(xí)率為0.01,優(yōu)化器為Adam,每個(gè)卷積層的激活函數(shù)為正切函數(shù),迭代次數(shù)為20。1DCNN模型也同樣經(jīng)過優(yōu)化。

為了防止單次實(shí)驗(yàn)的偶然性對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果產(chǎn)生影響,本次實(shí)驗(yàn)設(shè)置每種網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行10次,求得故障診斷準(zhǔn)確率的平均值與標(biāo)準(zhǔn)差。

具體實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表7所示。

表7 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

4.5 結(jié)果分析

由表7可知:對(duì)A10SO45型斜盤式軸向柱塞泵的故障診斷中,D-1DCNN的診斷精度最高,達(dá)到100%,且標(biāo)準(zhǔn)差最低;1DCNN的診斷精度為95.20%。

5 仿真實(shí)驗(yàn)

為了探究D-1DCNN網(wǎng)絡(luò)模型針對(duì)不同對(duì)象在故障診斷方面的性能,筆者設(shè)計(jì)了一個(gè)仿真實(shí)驗(yàn)。該仿真實(shí)驗(yàn)中使用了美國西儲(chǔ)大學(xué)的軸承數(shù)據(jù)。

其實(shí)驗(yàn)平臺(tái)如圖11所示。

圖11 西儲(chǔ)大學(xué)軸承故障實(shí)驗(yàn)臺(tái)

圖11中,軸承的型號(hào)為SKF軸承,采樣頻率為12 kHz,電機(jī)轉(zhuǎn)速為1 730 r/min。軸承故障分為內(nèi)圈故障、外圈故障、滾動(dòng)體故障3類。其中,外圈損傷點(diǎn)位置的不同會(huì)對(duì)軸承的振動(dòng)響應(yīng)有不同影響。因此,分別設(shè)置外圈故障損傷點(diǎn)在外圈3點(diǎn)鐘位置、6點(diǎn)鐘位置、12點(diǎn)鐘位置,由此產(chǎn)生3類外圈故障數(shù)據(jù)。

本文分別選取故障直徑為0.007″的驅(qū)動(dòng)端軸承故障數(shù)據(jù)中的4類故障(內(nèi)圈故障、滾動(dòng)體故障、外圈在3點(diǎn)鐘位置故障、外圈在6點(diǎn)鐘位置故障)及正常狀態(tài),對(duì)共計(jì)5類數(shù)據(jù)進(jìn)行故障診斷。選取每類數(shù)據(jù)中的驅(qū)動(dòng)端加速度時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)。

針對(duì)每種狀態(tài)數(shù)據(jù),本文選取前1.2×105個(gè)點(diǎn),樣本點(diǎn)數(shù)為600;每種數(shù)據(jù)生成200組樣本數(shù)據(jù),共計(jì)1 000組,訓(xùn)練樣本與測試樣本比例為4 ∶1。

具體樣本集如表8所示。

表8 西儲(chǔ)大學(xué)軸承數(shù)據(jù)樣本集

筆者將樣本分別輸入到D-1DCNN與1DCNN中進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)(網(wǎng)絡(luò)具體參數(shù)在上文中已介紹);設(shè)每種網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行10次,求得故障診斷準(zhǔn)確率的平均值與標(biāo)準(zhǔn)差。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表9所示。

表9 仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果

由表9可以看出:相對(duì)于1DCNN,D-1DCNN在軸承的故障檢測方面的準(zhǔn)確率更高、穩(wěn)定性更好。

6 結(jié)束語

本文提出一種基于深度一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的斜盤式軸向柱塞泵故障診斷方法,以提高模型的故障診斷準(zhǔn)確率,并用西儲(chǔ)大學(xué)軸承數(shù)據(jù)進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn),以證明該方法的普適性。主要研究結(jié)論如下:

(1)D-1DCNN可以自動(dòng)提取一維信號(hào)的高階特征,不需要人工設(shè)計(jì)并手動(dòng)提取信號(hào)特征,實(shí)現(xiàn)了實(shí)時(shí)智能化故障診斷;

(2)D-1DCNN對(duì)斜盤式軸向柱塞泵的故障診斷率可達(dá)到100%,比1DCNN的故障診斷率更高,也更穩(wěn)定;

(3)在面對(duì)不同對(duì)象進(jìn)行故障診斷時(shí),D-1DCNN仍具有良好的診斷性能,具有一定的普適性。

在后續(xù)的研究中,筆者將使用軸向柱塞泵的其他信號(hào),例如流量信號(hào)和壓力信號(hào),作為特征參量輸入到D-1DCNN中進(jìn)行故障診斷,并比較D-1DCNN對(duì)于不同特征參量的故障診斷效果。