5个研究背景和意义示例,教你写计算机轴承故障诊断论文

今天分享的是关于轴承故障诊断的5篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到轴承故障诊断等主题,本文能够帮助到你

基于深度学习的水电站泵机故障诊断方法和平台研究

这是一篇关于宽卷积神经网络,小样本学习,轴承故障诊断,Vue.js,Unity的论文, 主要内容为在当今数字智能蓬勃发展的产业潮流中,大型发电企业的运维及管理正努力实现高度智能化、信息化。针对大型水电站设备监测存在场地分散、设备繁杂、监测方式陈旧、运维工作繁重且滞后等现实问题,本研究深入分析水电站泵机设备的智能化诊断需求和分析方法,探讨设备诊断平台的先进实现技术,其重点研究内容及成果总结如下:首先,深入研究了水电站典型泵机(油泵和水泵)驱动电机的运行原理和典型故障表现,讨论了故障监测与诊断的数据需求,完成了设备测量方案设计。对平台研发所需的相关技术方法,进行了详细的技术比对和可行性分析。然后,展开了基于宽卷积神经网络的轴承故障诊断方法研究。宽卷积神经网络以其高效的特征提取能力和卓越的诊断性能,彰显了其在轴承故障诊断上的独特优势。在可视化模块中显示了诊断结果,提高了轴承故障三维可视化细节展示水平。更进一步地,考虑到现实场景下关键数据样本稀缺的困境,采用了基于宽卷积神经网络的小样本学习完成了轴承故障诊断方法的深入研究。验证结果证明,该方法即使在样本较少的情况下,也能展现出优越的诊断性能,显著改善了传统方法在面对少量样本数据时的局限性,进一步提升了轴承故障诊断的精确性和有效性。接下来,实现了数据流的获取、传输、存储和多种方式展示。平台采用了B/S架构,利用Spring Boot框架实现了高可靠性的My SQL数据库存储和查询接口,基于Vue.js框架及相关组件构建了高交互性的可视化界面,集成了基于Unity开发的三维可视化模块,实现了实时监测数据和故障诊断结果的多角度、全方位展示。最后,通过测试环境验证了平台故障诊断方法的有效性、功能的完备性,大量用户访问时的稳定性,三维数据展示的新颖性。课题在四川省重点研发项目“极端条件下百兆瓦级光储电站智能联合调度关键技术研究与应用”(2023YFG0108)的资助下展开研究,所研发的平台适用于设备复杂且分散的工业应用场景,具有巨大的推广潜力,有助于提升大型企业的设备智能化管理水平。

基于DenseNet和样本生成的电机轴承故障诊断方法研究

这是一篇关于轴承故障诊断,样本生成,迁移学习,生成对抗的论文, 主要内容为电机在工业化进程中有着举足轻重的地位,而电机轴承作为一个故障多发的零部件,损坏时很容易带来经济损失和人员伤亡等问题,传统的电机轴承故障诊断方法对从业人员的专业知识和经验要求较高,对复杂设备进行故障诊断的难度较大。近年来,基于深度学习的电机轴承故障诊断方法得到了学术界和工业界的广泛关注,但由于现实工况多变、电机轴承参数不同、故障样本较少等原因,基于深度学习的故障诊断模型面临着应用过程中识别准确率下降、难以满足工业要求的问题。本文针对电机轴承故障样本较少,以及可能没有标签的情况,研究基于深度迁移学习和样本生成的电机轴承故障诊断方法,用于改善变工况条件下深度学习网络进行跨域诊断识别率下降的问题。主要研究工作如下:针对目标域存在大量无标签样本的情形,本文构建了以特征提取器、自适应层、域分类器等模块为主的深度迁移学习网络,用于解决变工况环境下电机轴承振动数据特征的边缘分布概率不一致,因而导致智能故障诊断模型性能下降的问题。凭借以Dense Net为主干的特征提取器,以及基于对抗学习思想的域自适应方法,本文所构建的模型在CWRU数据集上取得了单域诊断精度99%以上,跨域诊断精度85%以上的良好效果。为了进一步提高故障诊断网络在只有少量目标域带标签样本情况下的性能,本文在常规预训练-微调方法的基础上结合了基于Cycle GAN的样本增强方法,通过分类训练故障样本的风格迁移模型,对目标域小样本进行扩充,进而提高故障诊断网络微调训练过程的稳定性和最终的预测精度。在CWRU公开数据集上对所构建的故障诊断模型进行测试,和基于域自适应方法的深度迁移网络进行对比,验证了该方法的有效性和优劣势。