基于卷积自编码器的旋转机械故障特征提取方法研究

基于卷积自编码器的旋转机械故障特征提取方法研究基于卷积自编码器的旋转机械故障特征提取方法研究摘要：随着工业化的不断发展，旋转机械在工业生产中起到了至关重要的作用。然而，机械故障的发生和导致设备停机的情

基于卷积自编码器的旋转机械故障特征提取方法研究 基于卷积自编码器的旋转机械故障特征提取方法研究 摘要： 随着工业化的不断发展，旋转机械在工业生产中起到了至关重要的 作用。然而，机械故障的发生和导致设备停机的情况仍然时有发生。有 效的故障特征提取方法对于预测和诊断机械故障非常重要。本论文提出 了一种基于卷积自编码器的旋转机械故障特征提取方法，通过捕捉机械 运行状态的关键特征，实现了对机械故障的检测和诊断。 关键词：旋转机械；故障特征提取；卷积自编码器；预测与诊断 1.引言 旋转机械是一类常见的设备，包括发电机组、风力发电机、汽轮机 等。由于长时间的运作和复杂的工作环境，旋转机械容易发生各种故 障，如轴承断裂、齿轮磨损等。这些故障会导致设备停机并带来巨大的 经济损失。因此，研究旋转机械故障特征提取方法对于提高机械设备的 可靠性和维护效率非常重要。 2.相关工作 旋转机械故障特征提取是一个研究热点，已经有很多方法被提出。 最常用的方法是基于时域和频域的特征提取方法，如包络分析、小波变 换等。虽然这些方法在一定程度上可以提取出故障信号的关键特征，但 是由于机械故障信号的时变性和非线性，传统的特征提取方法往往无法 充分表达信号的特征。 3.方法介绍 本论文基于卷积自编码器提出了一种新的旋转机械故障特征提取方 法。卷积自编码器是一种深度学习模型，可以有效地学习输入信号的特 征表示。该方法主要包括以下几个步骤：