基于連續小波變換的CNN—SVM農機滾動軸承故障診斷

摘要：針對農用機械滾動軸承故障診斷中軸承振動信號非線性、非平穩特性以及故障特征表征不明顯的問題，提出一種基于連續小波變換（CWT）、卷積神經網絡（CNN）和支持向量機（SVM）的滾動軸承故障診斷方法（CWT—CNN—SVM）。首先，利用CWT對滾動軸承振動信號進行多尺度時頻分析，為后續故障診斷提供更詳細的特征；然后，將提取到的時頻圖作為輸入，利用CNN深層次學習故障特征信息；最后，采用SVM對輸出結果進行分類，以實現精確的故障類型識別。與BPNN、SVM、CWT—CNN以及CWT—ResNet等方法比較，試驗結果表明，CWT—CNN—SVM故障診斷準確率最高，單次準確率達到100%，5次重復試驗準確率為99.62%。CWT—CNN—SVM在處理復雜的滾動軸承故障診斷問題時，不僅診斷準確，同時展現出深度學習與故障診斷相結合的優勢，能進一步提升小數據集的性能。所提出的CWT—CNN—SVM方法對于提升農機滾動軸承故障診斷性能，具有一定的理論價值和實際應用前景。

關鍵詞：故障診斷；農機；滾動軸承；連續小波變換；卷積神經網絡；支持向量機

中圖分類號：S232.8； TH165+.3" " " 文獻標識碼：A" " " 文章編號：2095?5553 （2025） 04?0254?11

Fault diagnosis of agricultural machinery rolling bearing based on CNN—SVM

by continuous wavelet transform

Shen Weijie Xiao Maohua Song Xinmin Xiang Tengfei

（1. Institute of Automotive Technology， Zhejiang Technical Institute of Economics， Hangzhou， 310018， China;

2. College of Engineering， Nanjing Agricultural University， Nanjing， 210031， China）

Abstract： In the fault diagnosis of agricultural machinery rolling bearings， aiming at the nonlinear and non?stationary characteristics of bearing vibration signals and the not obvious fault characteristics. This paper proposes a novel method based on Continuous Wavelet Transform （CWT）， Convolutional Neural Network （CNN） and Support Vector Machine （SVM） of rolling bearing fault diagnosis （CWT—CNN—SVM）. Firstly， multi?scale time?frequency analysis of rolling bearing vibration signals is carried out using CWT to provide more detailed characteristics for subsequent fault diagnosis. Secondly， the extracted time?frequency graph is used as input to learn the fault feature information by CNN. Then， SVM is used to classify the output results to achieve accurate fault type identification. Compared with CNN， CWT—CNN and CWT—ResNet， the test results show that CWT—CNN—SVM has the highest fault diagnosis accuracy， with a single accuracy of 100% and a 5?time repeated accuracy of 99.62%. CWT—CNN—SVM not only achieves diagnostic accuracy when dealing with complex rolling bearing fault diagnosis problems， but also shows the advantages of combining deep learning with fault diagnosis， which can further improve the performance of small data sets. The CWT—CNN—SVM method proposed in this paper has beneficial theoretical value and practical application prospect for improving the fault diagnosis performance of agricultural machinery rolling bearings.

Keywords： fault diagnosis; agricultural machinery; rolling bearing; continuous wavelet transform; CNN; support vector machine

0 引言

滾動軸承在各類農機裝備中廣泛使用。然而農機運行的負載較大、轉速較低，軸承所受沖擊和振動更加復雜，同時農業機械工況復雜，更容易受到污染和損壞。以上因素會影響軸承的振動信號，增加故障診斷的難度[1， 2]。滾動軸承的振動信號受諸多因素的影響而呈現出非線性與非平穩性，從時域波形圖中很難分辨故障類型。近年來，學者們開始利用軸承振動信號進行分析處理及故障診斷[3， 4]，以求為設備故障診斷和維護提供可靠決策支持[5]，但更有效的方法仍需要進一步研究和開發，以便在故障發生早期精確檢測故障[6]。

常見的基于振動信號的滾動軸承故障診斷方法主要可分為時域分析和頻域分析。前者對信號進行特征提取與分析；后者則通過傅里葉變換等方式把信號轉換至頻域中，再利用頻譜圖內的故障頻率來進一步做出多種分析。對于時域和頻域中隨時間變化的非平穩復雜信號的特性統計，需兩者同時進行處理與分析[7]。由此，采用時間頻率分析軸承故障更勝一籌，因為其可以研究沖擊、突變等瞬態特征[8]。常見的時頻分析方法主要有小波變換（WT）[9]、經驗模態分解（EMD）[10]、局部均值分解（LMD）[11]等。

小波變換的主要類型是連續小波變換（CWT）和離散小波變換（DWT）。在CWT中，通過將信號與一系列不同尺度和位置的小波基函數進行卷積來實現。而DWT不會對每一個可能的尺度和位置進行分析，而是選取特定的尺度和位置進行采樣[12]。CWT更適合于定位非平穩信號中的瞬態。Kumar等[8]對采集的軸承振動信號應用了連續小波變換（CWT），并從CWT系數中提取17個時域（TFD）統計特征，而后采用KNN分類器有效地對滾動軸承的不同條件進行分類。Gu等[13]采用VMD方法預處理軸承振動數據，對IMF重構數據進行重疊采樣，利用CWT獲得二維時頻圖像，并將圖像訓練樣本輸入CNN進行模型訓練，取得良好分類效果。Liang等[14]結合小波變換和改進的域自適應網絡，所提方法也具有較高的診斷精度。

而卷積神經網絡（CNN）在機器學習中被廣泛應用于語音識別、圖像處理、視頻處理和故障識別。在軸承故障診斷中，CNN故障診斷模型的輸入通常采用二維時頻圖[15]或一維時間序列數據[16]。Li等[17]提出一種基于STFT和DCNN的軸承故障診斷方法，通過STFT提取時頻圖特征，并利用DCNN實現端到端故障診斷。Zhang等[18]開發了一種具有第一層寬卷積核的WDCNN方法，該方法與自適應批量歸一化（BN）算法結合使用，以增強模型的域和抗噪適應性。Li等[19]提出一種用于頁巖儲層巖性識別的CNN—SVM混合模型，CNN可以實現從測井數據和巖性中自動提取特征信息，而SVM則克服了樣本量有限的問題。Meister等[20]介紹卷積神經網絡（CNN）和支持向量機（SVM）的并行分類方法，用于制造經濟高效的復合材料部件，并取得良好成效。

基于此，本文利用CWT將非平穩信號轉換為時頻域上的二維圖像，突出信號的局部特征。通過訓練確定的卷積核自動從CWT生成的時頻圖像中提取關鍵特征以提高診斷準確性。通過CWT轉換和CNN特征提取，處理非平穩和非線性信號的復雜性。在實驗室驗證階段，首先，利用試驗臺生成各種類型的軸承故障的振動信號；隨后，對這些振動信號應用連續小波變換（CWT），同時生成不同類型的軸承故障的特征標簽，引入基于CNN—SVM的故障診斷模型；最后，通過與簡單的CNN、CWT—CNN以及CWT—ResNet等方法的比較，驗證CWT—CNN—SVM算法的實用性。

1 材料與方法

1.1 連續小波變換

連續小波變換（CWT）的主要原理是通過讓小波函數（Wavelet）的平移參數和尺度參數連續變化，以提供信號的過完備表示。具體到軸承故障診斷中，通過分析軸承振動信號的頻率成分，可以識別出特定類型的故障（如軸承內部的滾動元件損壞、外圈或內圈損壞等）。通過比較不同的時頻圖，可以識別出異常模式，進而進行故障分類[21， 22]。圖1為在不同故障程度條件下內圈損壞軸承的CWT圖。選擇cmor3—3小波，即復數Morlet小波。使用scal2frq函數將尺度s轉換為頻率f，它根據小波函數和采樣頻率將尺度轉換為相應的頻率。

在代碼層面，首先，對數據進行預處理，代碼先加載包含多個故障樣本的數據集，其中每行代表1個樣本，列代表數據點。設置采樣頻率fs=12 000 Hz。然后，設置小波函數和尺度參數。尺度范圍由totalscal定義為256級，意味著將對256個不同尺度進行CWT，因此，生成的時頻圖的原始尺寸為256像素×12 000像素。時頻圖的原始尺寸由小波尺度和采樣頻率決定，采樣頻率影響時域分辨率，而小波尺度影響頻域分辨率。上述做法旨在從連續小波變換（CWT）中獲取高分辨率的原始圖像，有助于更準確地捕捉信號的特征。在實際應用中，CWT后還需要對生成的時頻圖進行圖像尺寸調整imageSize=[64，64，3]，固定的圖像尺寸為[64，64，3]，便于后續數據處理和機器學習模型訓練。這一尺寸可以減少計算量，提高處理效率。同時，選擇較大范圍的256級小波尺度可以兼顧圖像中包含的關鍵信息。因此，256級尺度范圍通常能夠提供足夠的頻率分辨率，同時計算復雜度也在可接受的范圍內。這一設置在其他學者的相關文獻[23， 24]中可以找到應用實例。最后，執行CWT并生成可視化時頻圖，遍歷處理每個數據樣本，對每個樣本執行CWT。計算得到小波系數coefs，這些系數描述了不同尺度（頻率）下信號的時間變化。使用imagesc函數繪制小波系數，此函數將矩陣數據繪制為圖像，其中x軸代表時間，y軸代表頻率，顏色強度代表小波系數的幅度。

在連續小波變換過程結束后，為每個樣本保存1個時頻圖，并按遍歷順序命名，用于后續的分析或作為輸入數據輸入進一步的機器學習模型中。

1.2 卷積神經網絡

卷積神經網絡（CNN）是一種多層神經網絡，通過卷積操作來提取數據的特征。卷積神經網絡由1個或多個卷積層和頂端的全連通層組成，同時也包括關聯權重和池化層[25]。這一結構使卷積神經網絡能夠利用輸入數據的二維結構，在卷積層中使用1組可學習的高斯核濾波器與輸入數據卷積，以獲得特征圖，可以表示為式（1）。

搭建CNN框架用于從輸入圖像中提取特征。輸入圖像已通過連續小波變換CWT轉換為適合CNN處理的格式。首先，使用imageInputLayer指定預處理后圖像的尺寸。第1個卷積層使用3×3的卷積核，產生10個特征映射，并且使用ReLU作為激活函數。Padding設置為“same”，意味著輸出圖像大小不變。批量歸一化層加快訓練過程以及提高模型的穩定性。激活層增加非線性處理，有助于網絡學習復雜模式。然后，使用2×2的最大池化層，步長為2，用于降低特征維度，減少計算量和過擬合風險。Dropout層在訓練期間隨機丟棄部分神經元（這里設置為20%），用于防止模型過擬合。接著，第2個卷積層使用5×5的卷積核，產生24個特征映射用以捕捉更復雜的模式。最后，若干全連接層將特征轉化為適合分類的形式，最終通過softmax層和分類層實現多分類，該類別數由numClasses指定。

CNN網絡通過多個卷積層、池化層和全連接層逐步抽象并壓縮輸入數據的特征，將復雜的圖像數據轉換成可以用于分類的簡化形式。該結構有助于后續SVM捕獲和學習，從原始數據中難以直接識別的故障模式，從而實現高效且準確的故障診斷。

1.3 基于CNN—SVM的軸承故障診斷模型

針對故障模式識別的需求，設計1個結合卷積神經網絡（CNN）和SVM的模型，其流程包括數據預處理、模型構建、訓練、預測及結果評估和可視化分析。首先，在數據預處理階段，從經過CWT變換后整理成的數據集中提取輸入和輸出數據，按類別分割數據為訓練集和測試集。接著，構建1個含多個卷積層、池化層、批歸一化層及全連接層的CNN模型，使用ReLU激活函數和Softmax輸出層。模型訓練采用Adam優化器，并設定學習率調整策略和最大迭代次數。在CNN模型訓練完成后，利用其提取的特征作為SVM輸入進行分類訓練。這一步驟是關鍵，因為它結合了CNN的特征提取能力和SVM的分類性能，以期望達到更高的識別準確率。在模型評估階段，使用混淆矩陣和散點圖展示CNN—SVM模型的測試效果，并計算預測準確率。最后，為更直觀地理解模型的性能，使用t—SNE對樣本在特征空間的分布情況進行可視化，展示模型識別前后樣本分布的差異。據此，提出基于連續小波變換的CNN—SVM軸承故障診斷模型，算法流程如圖3所示。

2 基于CWT—CNN—SVM的軸承故障診斷

探討一種基于連續小波變換（CWT）和卷積神經網絡—支持向量機（CNN—SVM）模型的滾動軸承故障診斷方法。整體流程包括信號處理、特征提取以及故障模式識別，技術路線具體如圖4所示。

在信號處理階段，將收集到的滾動軸承振動信號通過連續小波變換進行時頻分析，以提取信號的局部特征并保留時間信息。選用Morlet小波作為母小波，依據信號的特性設定適當的尺度和頻率參數，以優化時間—頻率分辨率。基于小波變換后的系數矩陣，利用卷積神經網絡（CNN）自動學習并提取深層特征。CNN的設計包括多個卷積層和池化層，通過這些層有效地從小波系數中提取關鍵的時頻特征。此外，在CNN的最后一層使用全連接層，將學到的特征向量傳遞給后續的分類器。在故障模式識別階段，提取的特征向量被輸入到支持向量機（SVM）進行最終的故障分類。采用網格搜索與交叉驗證的方式優化SVM的核函數參數和正則化參數。

3 基于開源數據集的驗證

3.1 測試數據的獲取

凱斯西儲大學軸承故障診斷數據集是軸承故障診斷領域廣泛使用的數據集之一。該數據集包含不同類型的軸承故障，如內圈故障、外圈故障和滾動體故障，以及正常工況下的軸承數據，特點是具有較高的信噪比，有利于提取故障特征。為模擬不同的工況，數據集采集過程中還設置不同的軸承載荷在12 kHz采樣頻率下的驅動端軸承故障數據，如表1所示。選取采樣頻率為12 kHz時，驅動端損傷直徑分別為0.177 8 mm、0.355 6 mm和0.533 4 mm滾動軸承以及正常軸承，在負載為0 HP（轉速為1 797 r/min）的振動信號數據，包括“97.mat”“105.mat”“118.mat”“130.mat”“169.mat”“185.mat”“197.mat”“209.mat”“222.mat”“234.mat”數據文件。測試數據振動信號片段的時域圖如圖5所示。

故障軸承信號的時域波形振幅和周期性振動沖擊明顯大于正常軸承，但是這些故障信號波形十分相近，通過人工方法難以完成區分識別。因此，需要依靠信號的模態分解來進一步分離與提取振動信號的特征。

3.2 數據處理和特征提取

選用的每個軸承振動數據文件下包含120組樣本，每組樣本由2 048個數據點構成。為進行后續分析，首先，加載所有數據集，并通過滑動窗口技術（窗口大小為1 000，滑動步長為2 048）將每個數據集劃分為100個樣本。接著，將這些樣本組合成1個單一數據矩陣，每個樣本作為1行存儲，最后，為每個樣本添加1個標簽列，以指示其對應的故障類型。

在完成數據預處理后，對每個樣本進行連續小波變換（CWT），以提取振動信號的時頻特征。在此步驟中，使用的小波函數為cmor3—3，這是一種以中心頻率和帶寬為參數的復數Morlet小波。對于CWT的每個執行，采樣頻率設置為12 kHz，尺度范圍設定為256級。通過CWT分析，每個樣本生成1個時頻圖，這些圖像顯示數據中時間與頻率的關系，如圖6所示。

生成的時頻圖隨后保存為JPEG格式，用于進一步的圖像處理和分析。為了使圖像適合進行機器學習訓練，所有圖像被調整為統一的尺寸（64像素×64像素）。所有調整后的圖像和對應的標簽存儲在resizeimg.mat文件中，以備后續使用。通過上述步驟，成功地從原始的振動信號中提取時間—頻率特征，并將這些特征轉換為可用于機器學習模型訓練的格式。

3.3 故障診斷結果

得出CWT時頻圖后，利用CNN進行特征提取，并使用SVM進行分類，實現對故障進行準確診斷。首先加載圖像數據集resizeimg，根據數據集的結構，分別提取輸入特征和輸出標簽，并將數據分為訓練集和測試集，其中70%用于訓練，30%用于測試。然后，構建1個包含多個卷積層、批歸一化層、ReLU激活層、池化層和全連接層的CNN模型。通過設置適當的卷積核大小和層數，模型能夠從輸入的圖像中有效提取故障特征。使用Adam優化器進行模型訓練，設置適當的學習率和訓練輪數為30輪。迭代過程中小批量準確度、小批量損失、基本學習率等參數如表2所示。

由表2可知，在使用CNN—SVM模型進行訓練時，隨著迭代次數增加，模型性能的變化情況。小批量準確率表示在特定迭代階段，模型在一小部分（批量）數據上的分類準確率。隨著訓練的進行，這一指標顯示出上升的趨勢，表明模型在學習過程中正在改善其對數據的識別和分類能力。損失值是評估模型性能的關鍵指標，低損失值意味著模型的預測值與實際值之間差異較小。基本學習率是一個超參數，控制著模型權重更新的步長。試驗基于MATLAB對深度學習訓練進度監測，測試集分類準確率最終達100%，如圖7所示。

訓練完成的CNN模型用于從訓練和測試數據集中提取深層特征。這些特征隨后被用作SVM的輸入，進行最終的故障分類。SVM的訓練過程中，首先需設定參數C（懲罰系數）和gamma（核函數參數）的初始搜索范圍。C的取值范圍設定為10-3～103，gamma的取值范圍設定為10-4～10。而后在設定的參數范圍內采用網格搜索的方法進行參數尋優，即在參數空間內進行窮舉搜索，循環遍歷每一個可能的參數組合，以找到最優的參數對（C，gamma）。交叉驗證（Cross?Validation）以評估每個參數組合的性能，采用k折交叉驗證的方法。將數據集分成k個等份，其中k-1份作為訓練集，剩下的一份作為驗證集。對于每個參數組合，依次用k-1份數據進行訓練，用剩下的一份數據進行驗證，計算驗證集的分類準確率。經過k次訓練和驗證后，計算平均分類準確率，作為該參數組合的性能指標。

通過網格搜索和交叉驗證的結合，選取分類準確率最高的參數組合作為SVM的最優參數。在試驗中，最終選定的最優參數是[best" C=0.01]和[best" gamma=3" 000]。圖8為單次SVM訓練過程，測試集的300樣本點中只有5個樣本點未能正確分類，測試樣本診斷準確率達到98.33%。

此外，通過t—SNE降維技術對原始樣本和模型識別后的樣本分布進行可視化，圖9為模型在特征空間中的分類效果。在MATLAB中，t—SNE可以通過使用tsne函數來實現。該函數主要用于高維數據的可視化，通過將高維數據有效地映射到二維或三維空間來幫助用戶直觀地識別數據間的模式和群組。

由圖9可知，原始數據樣本分布重疊性較高，沒有形成良好的聚類分布，而通過CWT—CNN—SVM模型識別后，不同故障類別的樣本分布明顯，證明CWT—CNN—SVM模型在特征提取和故障識別方面的有效性。

4 實驗室數據驗證

4.1 試驗數據獲取

采用南京農業大學自主研發的機械傳動系統軸承全生命周期試驗平臺，測試的軸承有正常軸承、內圈裂紋軸承、外圈裂紋軸承和滾動體裂紋軸承[28， 29]，如圖10所示。采樣頻率設定為16 kHz，驅動電機轉速設定為1 500 r/min，不添加外部荷載。試驗使用圓柱滾子軸承，其型號為N205EM，該型號的圓柱滾子軸承具有較大的徑向承載能力和較高的剛性。主要用作承受機器運行過程中產生的徑向負荷，保持軸和孔間的相對位置。N205EM常見的故障多由于灰塵、水分等進入導致潤滑不良和滾動體磨損，或由于微裂紋、雜質等因素，經過長期使用后導致疲勞失效。其具體參數如表3所示。采用電火花加工出寬度為0.2 mm，深度為0.5 mm的規則裂紋模擬故障軸承。使用型號為PCB35A26的加速度傳感器采集軸承振動信號，分別采集正常軸承、內圈裂紋軸承、外圈裂紋軸承和滾動體裂紋的振動信號。

4.2 試驗數據處理和特征提取

4.2.1 數據預處理

實驗室采集的試驗數據設置：采集每種故障5 s內共80 000個數據點的振動信號，將每0.1 s內1 600個數據點的振動信號作為一個數據文件。從所采集的數據中分別取出相應的故障類型，每種故障類型選取3個數據文件即可。原始數據中，每個狀態的數據文件包含120組樣本，每組樣本包含1 600個數據點。為進一步分析，采用一個固定大小為1 000的滑動窗口（變量w）來提取信號片段，每次滑動窗口移動1 600個數據點，確保從每個文件中均勻抽取10個樣本。

對于每種狀態，通過循環遍歷每個樣本，從相應的數據文件中提取指定的數據片段，然后將其轉置存儲到相應的數據矩陣D0，D1，D2，…，D9。這些數據矩陣隨后被垂直堆疊成一個大的數據矩陣data。為訓練監督學習算法，為每組樣本添加標簽。這些標簽反映每個樣本對應的故障類型或正常狀態，標簽從1～10編碼，每種狀態對應1個標簽。處理后的數據和標簽被保存在名為data_total_1500.mat的文件中，以供后續的機器學習或深度學習模型使用。圖11為試驗數據的振動信號頻譜圖。

由圖11可知，正常軸承的振動信號相對穩定、振幅小、無大脈沖，振幅在5 mm/s2以內。相比于正常軸承狀態下，故障軸承的振動信號存在一定的區別。故障軸承振動信號時域波形具有更大的振幅以及更大的周期性振動沖擊，但仍需進一步分離與提取振動信號的特征。

4.2.2 基于連續小波變換的特征提取

數據預處理完成后，對每個樣本進行連續小波變換（CWT），以提取振動信號的時頻特征。使用小波函數為cmor3—3。采樣頻率設置為12 kHz，尺度范圍設定為256級。通過CWT分析，每個樣本生成1個時頻圖，這些圖像顯示了數據中時間與頻率的關系，圖12為連續小波變換時頻圖。生成的時頻圖隨后保存為JPEG格式，所有圖像大小被調整到64像素×64像素。所有調整后的圖像和對應的標簽存儲在experimental_resizeimg.mat文件中。

4.3 基于CWT—CNN—SVM的軸承故障診斷

得出試驗軸承振動信號數據的CWT時頻圖后，先加載通過連續小波變換預處理的圖像數據集experimental_resizeimg。根據數據集的結構，分別提取輸入特征和輸出標簽，并將數據分為訓練集和測試集，其中70%用于訓練，30%用于測試。然后，利用前文中構建的CNN—SVM模型，使用Adam優化器進行模型訓練，設置適當的學習率和訓練輪數為30輪，訓練結果如表4和圖13所示。

由表4可知，隨著迭代次數增加，每輪迭代的時間保持相對穩定，表明模型在訓練過程中的計算效率較高。從小批量準確率和小批量損失的數據可以觀察到，模型的準確率在訓練過程中迅速提升至100%，而損失率則迅速降低至接近0，表明模型對訓練數據具有很好的擬合能力。綜合這些數據表明，CNN—SVM模型在試驗數據訓練集上的表現非常優越。

通過t—SNE算法生成的樣本分布圖，使用t—SNE算法將高維特征數據（從CNN的第一層，即輸入層提取的激活輸出）降至二維空間，并用散點圖表示不同故障類別。

依據診斷結果和t—SNE結果，由圖14可知，試驗數據故障診斷分類準確率為100%，不同故障類型的樣本分布明顯，表明CWT—CNN—SVM模型有效地從數據中學習并提取有區分力的特征，這些特征能夠明顯區分不同的故障類型。

4.4 故障診斷結果及比較分析

為驗證提出的滾動軸承故障診斷方法的實用性和有效性，與BP神經網絡、SVM、CWT—CNN以及CWT—ResNet等方法進行試驗結果的對比。為避免算法隨機性導致的結果偶然性，運用上述5種故障診斷方法進行5次試驗，增加試驗結果的可靠性，診斷結果如表5所示。可以看出，相比于SVM，BP神經網絡收斂速度偏慢、網絡性能偏差，在小樣本數據下網絡泛化能力較差，導致其平均準確率僅有77.29%，這表明SVM故障診斷模型在小樣本數據下具有較強的魯棒性；采用CWT—CNN模型平均故障診斷率達到94.56%。而在CWT—CNN—SVM和CWT—ResNet模型的對比中，CWT—ResNet采用殘差網絡結構，通過引入跳躍連接來解決深層網絡中的梯度消失問題，如圖15所示，使得模型能夠通過更深的網絡學習更復雜的特征。

由圖15可知，CWT—ResNet的準確率最低為97.65%，平均準確率為98.89%，顯示其在特征學習上的深度和效果。但在實際操作中也能明顯感受到殘差網絡存在運行耗時長的問題，在同樣硬件資源與學習參數設置前提下，CWT—ResNet完成150次迭代歷時達1 096 s；反觀CWT—CNN—SVM僅歷時61 s，效果顯著。而CWT—CNN—SVM準確率在所有試驗中均達到或接近100%，顯示出極高的診斷精度，表明CWT—CNN—SVM在處理特定數據集時具備極強的特征識別和分類能力。也需注意到，CWT—ResNet在某些試驗中的準確率可能更高，可能由于殘差網絡的跳躍連接可以有效緩解深層網絡中的梯度消失問題，從而使得網絡能夠穩定地訓練，并提取到更具代表性的特征。但與此同時，由于CWT—ResNet的深層結構和殘差機制的影響，訓練迭代所產生耗時近乎SVM的6倍，同時準確率并未顯著得到提升。綜合看來，CWT—CNN—SVM平均準確率更高，且相同硬件資源之下，耗時更短，效果更優。

5 結論

采用結合連續小波變換（CWT）、卷積神經網絡（CNN）和支持向量機（SVM）的復合故障診斷方法，基于不同的實驗室條件和數據集，通過對不同轉速和故障情況下的振動信號進行預處理和特征提取，并對模型進行詳盡的訓練與驗證。同時，與現有的其他幾種故障診斷方法進行比較。

1） 通過多次試驗驗證，結合CWT、CNN和SVM的故障診斷方法表現出極高的診斷準確性，平均準確率為99.62%。相比于傳統的故障診斷方法，CWT—CNN—SVM方法在診斷精度和性能穩定性方面均展現出顯著優勢。

2） CWT作為一種有效的時頻分析工具，能夠在信號預處理階段顯著提高故障特征的可辨識度。CNN作為特征提取器，能夠自動學習和提取有用的特征，而SVM的引入進一步增強模型在分類邊界決策上的準確性，該復合模型設計有效地提升故障樣本的診斷率，單次診斷準確率多次達100%。

3） 相比于單一的深度學習模型或傳統機器學習方法，所提出的CWT—CNN—SVM方法在處理復雜故障診斷問題時，展示更高的診斷精度和更好的泛化能力。該方法不僅訓練過程簡單快速，而且通過高效的特征提取和優化的分類策略，確保高診斷性能，使得訓練后的模型在實際應用中能夠快速準確地進行故障判斷。

綜上所述，驗證CWT—CNN—SVM故障診斷模型在實際應用中的有效性和可靠性，為農機滾動軸承故障檢測分析以及預測性維護提供新的思路和理論依據。

參 考 文 獻

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