【摘 要】
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轴承的工作状态往往会直接影响产品的质量和机器的正常运作,轴承出故障后未检测出来不但会影响生产质量,甚至会出现不可预想的安全事故。因此对轴承机械使用故障诊断系统保证其稳定的工作状态是十分有必要的。对轴承状态进行监测并实时地进行故障诊断,对不同故障的状态进行识别并预警,意义重大。本文以工业生产机器轴承为对象,研究了基于深度学习的轴承故障诊断算法以及故障诊断系统的实现。为了实现轴承的高精度故障诊断,提出
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轴承的工作状态往往会直接影响产品的质量和机器的正常运作,轴承出故障后未检测出来不但会影响生产质量,甚至会出现不可预想的安全事故。因此对轴承机械使用故障诊断系统保证其稳定的工作状态是十分有必要的。对轴承状态进行监测并实时地进行故障诊断,对不同故障的状态进行识别并预警,意义重大。本文以工业生产机器轴承为对象,研究了基于深度学习的轴承故障诊断算法以及故障诊断系统的实现。为了实现轴承的高精度故障诊断,提出了一种基于卷积神经网络和长短期记忆网络的融合网络算法框架,从轴承振动数据中提取局部时间特征并对整体的时序特征进行分析,从而对轴承进行故障诊断。通过实验验证了所提出的融合神经网络的有效性,其准确率性能达到了99.71%。轴承故障诊断算法运行在系统上时,大量的浮点运算会导致推理速度变慢,并占用大量的资源。针对上述问题,提出了基于熵值的轴承故障诊断算法的模型量化方法。量化后的模型在系统上的运行更加高效,同时保证了较高的准确率,与未经量化的原模型相比,其准确率仅相差0.3%。针对在一些生产情景中,使用的轴承状态监控系统只能运行固有的算法,不支持上述提出的自研发算法运行的情况。构建了以FPGA（Field Programmable Gate Array）为计算中心,以ARM处理器为控制中心的轴承故障实时诊断系统。可以灵活地将设计的故障诊断算法应用在系统上以实现轴承故障在线诊断,与未量化的部署模型相比,推理速度提升47倍,资源消耗降低71.3%。
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