基于机器学习的滚动轴承故障诊断系统设计与实现

摘要

随着工业4.0的深入发展，基于机器学习的故障诊断技术在工业设备健康监测领域展现出巨大潜力。滚动轴
承作为旋转机械的核心部件，其故障诊断的准确性和实时性直接影响生产安全。传统诊断方法存在智能化程度低、
适应性差等问题，亟需开发基于电子信息技术的智能诊断系统。本文以美国凯斯西储大学轴承数据集为基础，设计
并实现了一套完整的智能故障诊断系统。系统包含多通道数据采集模块、数字信号处理模块、机器学习算法模块和
嵌入式部署模块，采用Jupyter Notebook作为开发环境，实现了从数据采集到故障识别的全流程自动化。提出了一种
融合小波包分解与深度学习的特征提取方法，设计了基于嵌入式系统的实时诊断架构，实现了5G工业物联网环境下
的数据传输与处理。系统集成了多种通信协议，支持Modbus、MQTT、OPC UA等工业标准。实验结果表明，所提
系统在CWRU数据集上故障识别准确率达到98.7%，在嵌入式平台上的平均推理时间为23.5ms。该系统具有良好的
实时性、准确性和工程应用价值，为工业设备智能监测提供了可行的技术方案。