摘要

生产现场日益普及的先进传感器，使得大量数据得以采集，这些数据为深入洞察设备健康状况提供了重要信息。振动信号数据作为评估机械设备健康状态的重要且可靠的指标，能够帮助我们更深入地理解机械系统中各类故障的发生机制。本文通过结合多种信号处理方法，并将其与机器学习技术相融合，对含有轴承的机械系统的振动信号数据进行分析，以实现对不同类型轴承故障的分类识别。同时，本文强调了采用不同信号处理方法的重要性，并系统分析了各类方法对轴承故障检测准确率的影响。除传统机器学习算法外，本文还提出了一种名为FaultNet的卷积神经网络模型，该模型能够以较高精度有效识别轴承故障类型。本研究的创新之处在于提出了一种“通道”设计思路，通过将均值通道（Mean channel）与中值通道（Median channel）叠加至原始信号，以提取更丰富的特征信息，从而提升信号分类的准确性。