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振动与冲击 2023年第7期42卷 273-280,332页

作者：朱良玉崔倩文胡超凡何水龙桂林电子科技大学机电工程学院桂林541004

针对不同工况条件下轴承振动数据分布不一致、源领域与目标领域自适应过程中适配不足或过度适配的难题,提出一种基于子结构最优传输的跨工况轴承故障诊断方法。通过小波变换提取轴承振动数据中的故障特征,构建故障样本集;再对源领域及... 详细信息

针对不同工况条件下轴承振动数据分布不一致、源领域与目标领域自适应过程中适配不足或过度适配的难题,提出一种基于子结构最优传输的跨工况轴承故障诊断方法。通过小波变换提取轴承振动数据中的故障特征,构建故障样本集;再对源领域及目标领域轴承故障样本集进行聚类,生成源领域与目标领域故障样本数据的子结构,并自适应的对源领域数据子结构赋予不同权重,目标领域数据子结构赋予相同权重,完成对源领域数据子结构的映射;利用映射的源领域数据子结构及其所对应的标签,训练支持向量机模型并通过训练后的模型实现对目标工况轴承的故障诊断。将所提方法在机械综合故障模拟试验平台及凯斯西储大学轴承数据集上进行验证,并与传统机器学习及其他迁移学习方法进行对比,试验结果表明该方法的有效性与优越性。

关键词：故障诊断子结构级匹配迁移学习跨工况

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基于深度残差收缩网络和迁移学习的轴承故障定量诊断方法研究

基于深度残差收缩网络和迁移学习的轴承故障定量诊断方法研究

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作者：朱良玉桂林电子科技大学

学位级别：硕士

随着工业4.0和工业物联网技术的迅速发展,设备的状态监测与故障诊断已进入智能化阶段。轴承作为机械传动系统的关键部件之一,对保障设备的安全稳定运转起着重要的作用。对轴承开展故障定量诊断工作可揭示出故障的发展程度及演化规律,为... 详细信息

随着工业4.0和工业物联网技术的迅速发展,设备的状态监测与故障诊断已进入智能化阶段。轴承作为机械传动系统的关键部件之一,对保障设备的安全稳定运转起着重要的作用。对轴承开展故障定量诊断工作可揭示出故障的发展程度及演化规律,为机械设备的可靠性评估与寿命预测提供依据,避免维修不足或维修过剩造成的经济损失。深度学习通过自动提取振动信号中的故障信息,使机械故障诊断由传统的特征提取与分类转变为端到端的智能诊断模式。迁移学习基于振动信号中故障信息之间的相关性,使智能诊断模型具有解决复杂工况下缺少大量历史数据问题的能力。因此,本文以深度残差收缩网络和迁移学习技术为支撑,开展基于深度残差收缩网络和迁移学习的轴承故障定量诊断方法研究。主要研究内容如下:(1)对滚动轴承故障定量诊断方法进行综述,将近年来相关学者进行滚动轴承故障定量诊断的研究归纳为三大类:基于双冲击特征与动力学建模的定量诊断方法、冲击脉冲法、大数据驱动的智能定量诊断方法,并分别介绍了这三类方法的基本思想、研究进展、适用环境以及优缺点。(2)针对不同工况条件下轴承振动数据分布不一致、源领域与目标领域自适应过程中适配不足或过度适配的问题,提出一种基于子结构最优传输与支持向量机的跨工况轴承故障诊断及故障严重程度评估方法。通过对源领域及目标领域轴承样本数据子结构生成、加权与映射的处理,避免了领域级、类级以及样本级匹配故障诊断方法中源领域与目标领域数据适配不足和过度适配的问题。在子结构生成、加权与映射的基础上,选用支持向量机模型,提高了轴承故障诊断效果,并通过所提方法进一步实现了跨工况轴承外圈故障严重程度的估计。(3)针对智能诊断模型在诊断含噪声的复杂数据时,容易出现过拟合现象以及部分情况下模型不收敛,从而影响其诊断能力的问题,提出一种基于改进深度残差收缩网络的轴承故障定量诊断方法。通过在残差模块中添加子网络构建残差收缩模块,实现对信号的自动软阈值化,减小振动信号中噪声的干扰。在由残差收缩模块构建的深度残差收缩网络的基础上,在网络中采用具有宽卷积核的卷积层、Drop Block层、Leaky Relu激活函数以及Adamax优化器,进一步提高模型的诊断能力。利用双馈式风力发电机测试平台建立轴承外圈、轴承内圈、轴承滚动体不同故障尺寸数据集,并利用该数据集证明了所提改进深度残差收缩网络方法的有效性。(4)针对基于改进深度残差收缩网络的轴承故障定量诊断方法需要大量有标签历史数据的问题,提出一种基于改进深度残差收缩网络与熵条件领域对抗网络的跨工况轴承故障定量诊断方法。在搭建改进深度残差收缩网络模型提升故障诊断能力的同时,将其与熵条件领域对抗网络相结合,通过对抗的思想对齐源领域和目标领域轴承样本数据,实现跨工况条件下轴承外圈、内圈以及滚动体故障的定量诊断。

关键词：故障定量诊断跨工况子结构级匹配深度残差收缩网络领域对抗

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