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基于深度学习理论的电机故障诊断方法研究

基于深度学习理论的电机故障诊断方法研究

作者：贺珂珂兰州理工大学

学位级别：硕士

电机作为工农业生产必不可少的设备,具有十分重要的地位。若电机运行过程中出现故障,不仅造成经济损失,甚至威胁人的生命安全。目前传统的故障诊断方法大多数采用信号处理提取特征向量,提取过程需人为掌握大量的信号处理方法和诊断经验... 详细信息

电机作为工农业生产必不可少的设备,具有十分重要的地位。若电机运行过程中出现故障,不仅造成经济损失,甚至威胁人的生命安全。目前传统的故障诊断方法大多数采用信号处理提取特征向量,提取过程需人为掌握大量的信号处理方法和诊断经验,使诊断过程相对复杂,导致结果误判的可能性增加。因此,将原先对电机的定期检修转变为预知维修,减少维修费用,研究先进的电机故障诊断方法具有重要意义。近年来,由于人工智能发展迅速,深度学习在多个领域彰显了处理复杂任务的能力。本文着重研究深度学习的两种模型,以及该模型在故障诊断领域的应用。主要研究工作和内容如下:(1)系统学习了深度学习的基本理论及常用方法,由于浅层机器学习方法需要大量的先验知识和信号处理理论,泛化能力较弱等,重点研究深度学习中长短时记忆网络与堆栈稀疏自编码器两种模型,论述该模型的基本理论与算法,并通过这两个模型所应用的算法均有效改善传统方法存在的局限性。(2)研究了长短时记忆神经网络:由于在电机故障诊断中采用传统神经网络时存在忽略不同数据之间的相关性,无法学习长期依赖关系,并且在回馈信息的过程中出现梯度消失等问题,将长短时记忆神经网络与Softmax多分类器结合,构建故障诊断模型。根据该网络在提取时间序列特征方面的良好特性,有效提取故障数据特征,并将具有强泛化能力和鲁棒性的Softmax多分类器对其分类,从而识别出三种常见电机故障。通过TensorFlow进行仿真试验,试验结果表明所采用模型的诊断方法优于传统的电机故障诊断方法。(3)研究了堆栈稀疏自编码器:针对采用传统网络易陷入局部最优等问题,根据有标签数据提取故障特征,且实验样本数据量较小,而在电机监测的大数据背景下,浅层网络对于复杂分类问题受到一定约束。因此,应用一种堆栈稀疏自编码器的特征学习方法,该模型由稀疏自编码器组合构建深层次的神经网络,提取故障信号特征,对采集到的数据经过频域变换后作为堆栈稀疏自编码器的输入,与Softmax多分类器结合。最后,通过仿真验证了所应用方法的有效性,且提高了诊断的准确率。

关键词：故障诊断堆栈稀疏自编码器长短时记忆神经网络 Softmax多分类器

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深度学习在电机故障诊断中的应用研究

计算机仿真 2019年第10期36卷 423-428页

作者：王惠中贺珂珂房理想兰州理工大学电气工程与信息工程学院甘肃兰州730050 甘肃省工业过程先进控制重点实验室甘肃兰州730050

针对电机故障诊断采用传统神经网络易陷入局部极小值等问题,提出一种新型的特征学习诊断方法.方法通过多个稀疏自编码器的堆叠构建深层次的神经网络,提取故障信号特征,结合Softmax分类器对其进行分类.首先,对故障信号做频域变换,采集频... 详细信息

针对电机故障诊断采用传统神经网络易陷入局部极小值等问题,提出一种新型的特征学习诊断方法.方法通过多个稀疏自编码器的堆叠构建深层次的神经网络,提取故障信号特征,结合Softmax分类器对其进行分类.首先,对故障信号做频域变换,采集频域数据作为输入样本.然后通过逐层贪婪预训练获得神经网络的初始权重,利用反向传播算法进行全局微调,优化神经网络参数.最后,用训练完成的网络识别故障.上述方法提高了诊断的准确率,改善传统方法的不足.通过仿真验证了上述模型的有效性和可行性,且优于传统的支持向量机诊断方法.

关键词：故障诊断深度学习堆栈稀疏自编码器分类器

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面向身份相互关系一致性的人脸去识别化方法

华东师范大学学报（自然科学版） 2023年第6期 49-60页

作者：步一凡王晓玲贺珂珂卢兴见王文萱华东师范大学计算机科学与技术学院上海200062 复旦大学计算机科学技术学院上海200438

智能手机、监控摄像头等智能设备的普及导致了严重的人脸隐私安全问题.人脸去识别化技术被认为是解决上述问题的有效途径,该技术旨在将人脸图像中的身份信息去除以有效保护人脸的隐私.然而,现有的研究工作大多缺乏对去识别化人脸图像在... 详细信息

智能手机、监控摄像头等智能设备的普及导致了严重的人脸隐私安全问题.人脸去识别化技术被认为是解决上述问题的有效途径,该技术旨在将人脸图像中的身份信息去除以有效保护人脸的隐私.然而,现有的研究工作大多缺乏对去识别化人脸图像在身份上显式的控制与可控的变化,导致去识别化后的图像无法应用于人脸验证和检索等与身份相关的任务.因此,考虑到去识别化人脸图像在身份相关任务上的可用性,提出了一种新的面向身份相互关系一致性的人脸去识别化任务,即任意两个被去识别化的人脸之间的身份相互关系与去识别化前的人脸保持一致.为解决这一问题,引入了一种任务驱动的身份相互关系一致性生成对抗网络算法.该方法设计了一种基于特征向量旋转的去识别化模块,将原有的身份特征可控修改为具有身份相互关系一致性的去识别化特征.此外,还引入了身份控制损失,以保证去识别化后生成的人脸身份的准确性.大量的定性和定量结果表明,提出的方法在人脸的去识别化和去识别人脸的身份相互关系一致性上的表现远优于现有的方法.

关键词：隐私保护人脸去识别化生成对抗网络身份相互关系一致性

基于Maxwell的无线电能传输耦合机构的磁屏蔽分析

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电气自动化 2020年第1期42卷 105-107页

作者：王惠中房理想贺珂珂兰州理工大学电气工程与信息工程学院甘肃兰州730050 甘肃省工业过程先进控制重点实验室甘肃兰州730050

为了提高无线电能传输系统的传输效率,同时减少耦合机构在运行时对环境造成的电磁影响,提出了一种使用铁氧体磁屏蔽材料对耦合机构的电磁能进行塑形的方法。首先,分析了耦合机构的互感对无线电能传输系统输出功率和传输效率的影响。然后... 详细信息

为了提高无线电能传输系统的传输效率,同时减少耦合机构在运行时对环境造成的电磁影响,提出了一种使用铁氧体磁屏蔽材料对耦合机构的电磁能进行塑形的方法。首先,分析了耦合机构的互感对无线电能传输系统输出功率和传输效率的影响。然后,利用有限元分析软件Maxwell建立了耦合机构的3D模型,计算了耦合机构没有磁屏蔽和三种不同形状磁屏蔽材料的互感,同时分析了不同情况下耦合机构中心位置的磁场强度。磁屏蔽可以有效提高系统传输效率,增强耦合机构内磁场强度,降低耦合机构外磁场强度。

关键词：无线电能传输有限元分析磁屏蔽耦合机构传输效率

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长短时记忆网络在电机故障诊断中的应用研究

自动化仪表 2019年第1期40卷 6-10页

作者：王惠中贺珂珂房理想兰州理工大学电气工程与信息工程学院甘肃兰州730050 甘肃省工业过程先进控制重点试验室甘肃兰州730050

针对电机故障诊断采用传统神经网络存在的梯度消失等问题,提出了一种长短时记忆(LSTM)神经网络与Softmax多分类器结合的诊断方法。首先,利用LSTM神经网络在提取时间序列特征方面的良好特性,通过LSTM神经网络与Softmax多分类器构建故障... 详细信息

针对电机故障诊断采用传统神经网络存在的梯度消失等问题,提出了一种长短时记忆(LSTM)神经网络与Softmax多分类器结合的诊断方法。首先,利用LSTM神经网络在提取时间序列特征方面的良好特性,通过LSTM神经网络与Softmax多分类器构建故障诊断模型。然后,通过Tensorflow学习框架有效提取故障数据特征,并将具有强泛化能力和鲁棒性的Softmax多分类器对其分类,从而诊断出电机内圈、外圈和滚珠三种常见故障,提高诊断结果的准确率,改善传统方法存在的不足。最后,仿真验证所提方法的有效性与可行性。与传统神经网络和堆栈稀疏自编码器分类结果相比,采用LSTM神经网络诊断方法其准确率达到98. 3%,在电机故障诊断中具有更好的诊断效果,且对提高故障诊断的准确率有一定的作用。

关键词：电机故障诊断梯度消失传统神经网络长短时记忆神经网络堆栈稀疏自编码器 Softmax多分类器泛化能力时间序列

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融合熵聚类和增广变邻策略的蚁群优化算法

计算机集成制造系统 2024年第6期30卷 2115-2129页

作者：李晗珂游晓明刘升上海工程技术大学电子电气工程学院上海201620 上海工程技术大学管理学院上海201620

针对蚁群算法求解大规模旅行商问题时存在收敛速度慢、易陷入局部最优的问题,提出一种融合熵聚类和增广变邻策略的蚁群优化算法。首先提出融合信息熵的聚类策略,利用熵确定最佳截断距离对数据集进行合理划分;通过求解每个子簇形成初始路... 详细信息

针对蚁群算法求解大规模旅行商问题时存在收敛速度慢、易陷入局部最优的问题,提出一种融合熵聚类和增广变邻策略的蚁群优化算法。首先提出融合信息熵的聚类策略,利用熵确定最佳截断距离对数据集进行合理划分;通过求解每个子簇形成初始路径,并为全局寻优提供导向信息素,从而提升收敛速度。其次提出增广变邻策略,将蚂蚁分为爬行蚁和滑翔蚁,滑翔蚁引入的增广变邻策略在迭代后更新节点和邻居信息素,而且通过邻居数量随最优解质量动态匹配,来强化邻居节点探索,以平衡收敛速度与解的质量。当算法陷入停滞时,利用路径相似性机制平滑非公共路径信息素,帮助算法跳出局部最优。通过对旅行商问题数据集进行实验仿真表明,所提算法有效平衡了收敛速度与解的精度,尤其对于大规模问题,显著提高了解的质量。

关键词：蚁群算法旅行商问题熵聚类增广变邻路径相似性

高竖向承载力MRE支座的试验和力学模型研究

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振动与冲击 2024年第20期43卷 75-84,149页

作者：吕杨张凡星张翼珂天津城建大学天津市土木建筑结构防护与加固重点实验室天津300384 河南交通技师学院土木工程系河南驻马店450003

磁流变弹性体(magneto-rheological elastomer,MRE)隔震支座竖向承载力低,竖向荷载对支座力学性能影响显著,限制了MRE支座的工程应用。通过增设竖向连杆承担竖向荷载,永磁铁提供恒定磁场,研发了MRE片与钢板交替叠合、剪切刚度双向可调... 详细信息

磁流变弹性体(magneto-rheological elastomer,MRE)隔震支座竖向承载力低,竖向荷载对支座力学性能影响显著,限制了MRE支座的工程应用。通过增设竖向连杆承担竖向荷载,永磁铁提供恒定磁场,研发了MRE片与钢板交替叠合、剪切刚度双向可调的隔震支座。采用有限元方法分析了MRE片厚度、永磁铁厚度和永磁铁放置位置等对支座磁路的影响,设计制作了芯体直径为60 mm,由26片MRE和25片钢板组成的MRE叠层隔震支座。开展了不同频率、振幅、电流大小和配重下支座力学性能试验,基于试验结果,采用粒子群算法对支座的Bouc-Wen模型进行参数识别,建立了支座的Bouc-Wen模型。结果表明,所设计的MRE支座竖向承载力高,力学性能稳定,Bouc-Wen模型可以准确地描述支座的滞回特性,拟合数据与试验结果吻合较好。

关键词：磁流变弹性体(MRE) 隔震支座磁路优化 Bouc-Wen模型

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深度学习在电机故障诊断中的研究现状综述

电气自动化 2020年第3期42卷 1-3页

作者：陈海宇贺珂珂王惠中肇庆医学高等专科学校公共基础部广东肇庆526020 兰州理工大学电气工程与信息工程学院甘肃兰州730050 甘肃省工业过程先进控制重点试验室甘肃兰州730050

深度学习模型在特征提取与模型拟合方面凸显优势,模型基于多层神经网络的层次结构,可以自动学习表达数据本质与隐含规律的特征,同时克服传统学习方法手工设计特征算子的局限性,显示其优势。因此,将深度学习应用于电机故障诊断领域有一... 详细信息

深度学习模型在特征提取与模型拟合方面凸显优势,模型基于多层神经网络的层次结构,可以自动学习表达数据本质与隐含规律的特征,同时克服传统学习方法手工设计特征算子的局限性,显示其优势。因此,将深度学习应用于电机故障诊断领域有一定意义。为此,详细介绍了几种典型模型的原理及在故障诊断领域的研究现状,指出了深度学习存在的问题与未来发展趋势。

关键词：深度学习电机故障诊断神经网络特征提取

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论刑法立法犯罪化的向度与限度

江西社会科学 2024年

作者：张伟珂中国人民公安大学法学院

基于国家安全、社会稳定与刑法结构调整的需要，一定时期内立法的犯罪化仍然是刑法改革的基本方向。立法层面的犯罪化以维护国家政治安全与稳定为重要任务，预防性立法思维也将持续影响刑法修订。但是，立法犯罪化的现实合理性不能回避... 详细信息

基于国家安全、社会稳定与刑法结构调整的需要，一定时期内立法的犯罪化仍然是刑法改革的基本方向。立法层面的犯罪化以维护国家政治安全与稳定为重要任务，预防性立法思维也将持续影响刑法修订。但是，立法犯罪化的现实合理性不能回避犯罪化可能带来的法治风险，要时刻警惕犯罪化对法规范体系合理性、公信力以及正当性的侵蚀。为此，有必要在坚持宪法原则的基础上，将刑法立法的抽象原则细化为技术路线，即通过语言明确性实现罪刑法定原则，以责任补充性恪守刑法谦抑原则，以协商有效性实践立法民主原则。

关键词：犯罪化刑法修正案刑法立法