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小波核编码的脉冲卷积神经网络在可解释性智能诊断中的应用研究

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机械工程学报 2024年

作者：王俊杨轶青刘金朝沈长青黄伟国朱忠奎苏州大学轨道交通学院中国铁道科学研究院集团有限公司基础设施检测研究所

近年来，人工神经网络在可解释性机械故障智能诊断研究中已经取得了一些成果。然而人工神经网络本身不是模拟生物神经网络的学习机制，缺乏生物可解释性。脉冲神经网络能够很好地模拟生物信号在神经网络中的传播，具有较强的生物可解释... 详细信息

近年来，人工神经网络在可解释性机械故障智能诊断研究中已经取得了一些成果。然而人工神经网络本身不是模拟生物神经网络的学习机制，缺乏生物可解释性。脉冲神经网络能够很好地模拟生物信号在神经网络中的传播，具有较强的生物可解释性，但当前的脉冲编码方式缺乏物理可解释性。提出一种兼具物理可解释性和生物可解释性的小波核编码的脉冲卷积神经网络，用于轴承端到端的可解释性智能诊断。首先，设计一种小波核编码器，利用小波核卷积从轴承振动信号中提取多尺度物理特征，进而采用脉冲神经元将其编码为脉冲编码信息；其次，构建多层脉冲卷积特征提取器，从脉冲编码信息中提取深层状态特征；最后，建立脉冲分类器，通过输出层脉冲神经元的放电概率预测轴承的健康状态。采用两组轴承健康状态数据集验证所提模型的可解释性和有效性。试验结果表明：脉冲编码信息能够清晰反映轴承不同健康状态，具有物理可解释性；所提方法能够实现端到端的模型训练，故障诊断准确率与传统卷积神经网络相当，而模型收敛的稳定性更优。

关键词：智能诊断脉冲神经网络生物可解释性物理可解释性小波变换

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频域特征驱动的车辆旋转部件灰色故障诊断

振动．测试与诊断 2024年第3期44卷 514-522,619,620页

作者：苏舟石娟娟关云辉张晶黄伟国沈长青朱忠奎苏州大学轨道交通学院苏州215131 中车戚墅堰机车车辆工艺研究所有限公司常州213011

根据不同故障引起的振动信号频域特征各异的特点,首先,运用调Q小波变换(tunable Q-factor wavelet transform,简称TQWT)的频率响应对车辆旋转部件振动信号或其包络信号进行分析,构建以信号在不同频段各子带能量占比为元素的特征向量;其... 详细信息

根据不同故障引起的振动信号频域特征各异的特点,首先,运用调Q小波变换(tunable Q-factor wavelet transform,简称TQWT)的频率响应对车辆旋转部件振动信号或其包络信号进行分析,构建以信号在不同频段各子带能量占比为元素的特征向量;其次,针对灰色接近关联度在处理2组相交的序列时存在的两序列变化趋势不同、原始累差小而导致关联度过大的问题,提出了灰色绝对接近关联度模型;最后,在所构建的频域特征向量驱动下,计算其与标准模式的灰色绝对接近关联度,对车辆关键旋转部件故障状态进行识别。利用所提方法对列车轮对轴承和汽车变速器齿轮箱不同运行状态的振动信号进行分析,结果表明,所提方法能够准确识别车辆旋转部件的运行状态和故障类型,通过对比分析验证了该方法的优越性。

关键词：轴承齿轮箱故障诊断故障辨识能量分布

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基于相似性度量迁移学习的轴承故障诊断

振动与冲击 2022年第16期41卷 217-223页

作者：徐易芸马健陈良沈长青李奇孔林苏州大学机电工程学院江苏苏州215131 苏州大学轨道交通学院江苏苏州215131 长光卫星技术有限公司长春130102

滚动轴承工况多变,受负荷、转速等因素影响,故障信号的特征分布偏移会显著降低故障诊断模型的泛化能力。针对此问题,提出一种基于相似性度量迁移学习的轴承故障诊断方法。将迁移学习和相似性度量的思想结合,通过相关对齐损失计算变工况... 详细信息

滚动轴承工况多变,受负荷、转速等因素影响,故障信号的特征分布偏移会显著降低故障诊断模型的泛化能力。针对此问题,提出一种基于相似性度量迁移学习的轴承故障诊断方法。将迁移学习和相似性度量的思想结合,通过相关对齐损失计算变工况故障特征之间的相关性,最小化源域和目标域特征之间的分布差异。同时最大化输入特征与中心特征的相似性,利用目标域预测标签中包含的故障分类信息,提高故障特征聚类的准确性,来增加高相关性特征对模型的贡献度,减小非相关特征的影响。最后利用学习到的特征实现故障分类。在CWRU和自搭建试验平台上进行了对比试验,证明了所述方法能够更加准确地分类故障信号,更好解决不同工况下由特征分布偏移带来的故障诊断难点问题。

关键词：滚动轴承故障诊断迁移学习相似性度量特征分布

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深度嵌入度量学习的机械跨工况故障识别方法

振动工程学报 2023年第2期36卷 565-573页

作者：韩特刘超沈长青史红梅司瑾蒋东翔清华大学工业工程系北京100084 清华大学能源与动力工程系北京100084 苏州大学轨道交通学院江苏苏州215131 北京交通大学载运工具先进制造与测控技术教育部重点实验室北京100044

传统数据驱动的机械装备故障诊断方法依赖目标工况下的完备数据,而装备实际运行工况复杂多变,难以预测,且数据获取困难。针对上述问题,提出了一种深度嵌入度量网络(Deep Embedding Metric Network, DEMN)的机械跨工况故障识别方法,该方... 详细信息

传统数据驱动的机械装备故障诊断方法依赖目标工况下的完备数据,而装备实际运行工况复杂多变,难以预测,且数据获取困难。针对上述问题,提出了一种深度嵌入度量网络(Deep Embedding Metric Network, DEMN)的机械跨工况故障识别方法,该方法利用装备在已知工况下的数据学习鲁棒特征表示,建立适用于未知工况场景下的泛化智能故障识别模型。基于多尺度卷积神经网络(Multiscale Convolutional Neural Network, MCNN)获取故障信号的深度嵌入特征;用度量学习方法引导判别性特征学习,构建特征嵌入空间下的三元组损失(Triplet Loss, TL);利用粒子群算法(Particle Swarm Optimization, PSO)对间隔参数进行寻优。所提方法有效缩小装备健康状态类内距离、扩大类间距离,降低工况变化对健康状态映射关系的影响。实验结果表明,该方法在齿轮箱跨工况故障诊断实验中表现出良好的识别精度与泛化性能。

关键词：故障诊断齿轮箱卷积神经网络度量学习跨工况

快速固有成分滤波特征融合的轴承故障诊断方法

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机械工程学报 2022年第22期58卷 129-139页

作者：江星星彭德民沈长青刘颉郭剑峰朱忠奎苏州大学轨道交通学院苏州215131 华中科技大学土木与水利工程学院武汉430074 中国铁道科学研究院集团有限公司基础设施检测研究所北京100081

稀疏滤波故障特征增强方法依托故障信息固有的稀疏性可以有效实现轴承微弱故障诊断,但其存在两类弊端:经验地设置其输入、输出维度,引起特征提取效果的不确定性;需要利用先验知识从优化的权重矩阵中严格地筛选出特定成分,造成故障特征... 详细信息

稀疏滤波故障特征增强方法依托故障信息固有的稀疏性可以有效实现轴承微弱故障诊断,但其存在两类弊端:经验地设置其输入、输出维度,引起特征提取效果的不确定性;需要利用先验知识从优化的权重矩阵中严格地筛选出特定成分,造成故障特征信息损失。针对上述问题,提出快速固有成分滤波特征融合方法。首先,引入复杂性测度设计自适应的稀疏滤波维度参数选取准则,并采用稀疏滤波优化目标指数遴选出一簇故障信息丰富的融合源;其次,建立故障特征融合源流形学习融合策略,包括改进流形学习方法融合遴选出的融合源,构造融合分量异常幅值检测策略和给出了最大化故障信息的融合分量加权表示。提出方法可解决稀疏滤波维度参数选择、特征筛选造成信息损失和固有流形幅值异常引起包络谱奇异等问题。仿真和试验结果验证所提出方法相较于现有流形学习和稀疏滤波等方法具有更强的轴承微弱故障特征提取能力。

关键词：故障诊断稀疏滤波流形学习特征融合滚动轴承

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卷对卷化学气相沉积法制备石墨烯

Science China Materials 2022年第4期65卷 1042-1048页

作者：梁明昊钱凌轩侯雨婷李俊沈长青青芳竹李雪松 State Key Laboratory of Electronic Thin Films and Integrated Devices University of Electronic Science and Technology of ChinaChengdu610054China School of Electronic Science and Engineering University of Electronic Science and Technology of ChinaChengdu610054China Shenzhen Institute for Advanced Study University of Electronic Science and Technology of ChinaShenzhen518110China

批到批(B2B)和卷到卷(R2R)工艺均可用于石墨烯薄膜的大规模生产.由于设备简单,B2B工艺在实验室研究中非常普遍.相对而言,R2R工艺更容易自动化,并且与随后的转移过程更兼容,因此在工业上更受青睐.目前,对R2R工艺的研究主要集中在反应器... 详细信息

批到批(B2B)和卷到卷(R2R)工艺均可用于石墨烯薄膜的大规模生产.由于设备简单,B2B工艺在实验室研究中非常普遍.相对而言,R2R工艺更容易自动化,并且与随后的转移过程更兼容,因此在工业上更受青睐.目前,对R2R工艺的研究主要集中在反应器设计或装料结构等方面,对石墨烯生长动力学缺乏深入的了解.本文通过研究石墨烯的生长演化过程,发现在相同的反应参数下,R2R工艺的石墨烯晶畴密度大于B2B工艺的石墨烯畴密度,其原因归结于两种工艺不同的反应过程;而通过延长反应时间,可以对石墨烯薄膜的缺陷进行修复.在优化的R2R工艺下,可以获得与常规B2B工艺相当的高质量石墨烯薄膜.本工作可促进石墨烯薄膜制备技术的发展.

关键词： graphene chemical vapor deposition roll to roll kinetics

广义平滑对数正则化稀疏分解方法研究及其在齿轮箱复合故障诊断中的应用

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机械工程学报 2022年第23期58卷 123-137页

作者：宋泽树黄伟国石娟娟王俊沈长青郭剑峰刘金朝朱忠奎苏州大学轨道交通学院苏州215131 中国铁道科学研究院集团有限公司北京100081

齿轮箱由于其工况复杂、工作环境恶劣,极易发生故障,并且振动信号中往往包含多种成分并且伴随着强烈的背景噪声,给齿轮箱故障诊断带来了很大的困难。稀疏分解方法能够在强背景噪声下有效地提取瞬态特征成分,针对传统稀疏分解方法存在的... 详细信息

齿轮箱由于其工况复杂、工作环境恶劣,极易发生故障,并且振动信号中往往包含多种成分并且伴随着强烈的背景噪声,给齿轮箱故障诊断带来了很大的困难。稀疏分解方法能够在强背景噪声下有效地提取瞬态特征成分,针对传统稀疏分解方法存在的计算效率低,幅值低估以及估计精度不足等问题,提出了一种基于调Q小波变换(Tunable Q-factor wavelet transform,TQWT)作为稀疏表示字典的广义平滑对数正则化稀疏分解方法。该方法研究了满足紧框架条件的TQWT来构建稀疏表示字典,然后基于Moreau包络平滑思想提出广义平滑对数正则化方法,该罚函数可以在保持幅值的基础上精确重构出齿轮箱故障瞬态成分,最后利用前向后项分裂(Forward-backward splitting,FBS)算法精确求解该稀疏表示模型。仿真信号和试验信号验证了所提方法在齿轮箱复合故障诊断中的有效性。

关键词：齿轮箱故障诊断稀疏分解正则化

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基于支持向量回归的轴承故障定量诊断应用

振动．测试与诊断 2014年第4期34卷 767-771,785页

作者：鞠华沈长青黄伟国李双朱忠奎苏州大学城市轨道交通学院苏州215131 苏州大学机电工程学院苏州215021

针对轴承故障状态特征与故障大小之间存在非线性关系,提出利用支持向量回归机建立轴承故障大小与状态特征之间的定量诊断模型,并给出了基于支持向量回归的定量诊断策略和诊断流程。在获取轴承不同故障大小的特征量的基础上,建立了轴承... 详细信息

针对轴承故障状态特征与故障大小之间存在非线性关系,提出利用支持向量回归机建立轴承故障大小与状态特征之间的定量诊断模型,并给出了基于支持向量回归的定量诊断策略和诊断流程。在获取轴承不同故障大小的特征量的基础上,建立了轴承故障定量诊断的支持向量回归模型,将其用于轴承故障的定量识别。结果表明,该方法能够有效地判断出故障的大小。进一步将该方法与人工神经网络方法比较,结果说明了支持向量回归方法在轴承故障定量诊断方面具有更好的适应性。

关键词：轴承定量诊断支持向量回归故障诊断

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基于支持向量回归方法的齿轮箱故障诊断研究

振动．测试与诊断 2013年第5期33卷 775-781,909页

作者：沈长青朱忠奎黄伟国孔凡让中国科学技术大学精密机械与精密仪器系合肥230027 苏州大学城市轨道交通学院苏州215021

提出了一种基于支持向量回归的齿轮箱故障诊断方法。通过提取能反映齿轮箱工作状态的特征参数,并将分类问题转化为回归问题,针对性地构造了多分类支持向量回归决策机构并将其用于齿轮箱故障诊断,避免了投票决策机构等票数无法分类问题... 详细信息

提出了一种基于支持向量回归的齿轮箱故障诊断方法。通过提取能反映齿轮箱工作状态的特征参数,并将分类问题转化为回归问题,针对性地构造了多分类支持向量回归决策机构并将其用于齿轮箱故障诊断,避免了投票决策机构等票数无法分类问题。相比于人工神经网络,该方法具有收敛速度快、泛化能力强的优点。

关键词：齿轮箱特征提取故障诊断支持向量回归