基于深度迁移学习的柴油机故障诊断研究

得益于大数据和人工智能的高速发展,数据驱动的智能故障诊断方法受到广泛关注。然而,在柴油机故障数据稀缺的情况下,传统神经网络训练容易出现过拟合且网络泛化能力差。为解决上述问题,提出一种基于深度迁移学习的小样本故障诊断方法。构建一种适用于柴油机原始振动信号的宽卷积核卷积长短期记忆神经网络,来提高故障数据特征提取和抗噪的能力,另外从原始数据自动提取特征,增强特征学习的智能性。进一步采用迁移学习方案,将大型标签源域数据的诊断知识迁移到目标域网络上,改进网络在目标域任务小样本条件下的学习和分类能力。在跨故障域和跨设备域迁移任务上进行算法评估,并与传统深度神经网络进行比较,验证了所提方法可有效改进小样本诊断性能。     

基于短时傅里叶变换和卷积神经网络的轴承故障诊断方法

针对具有较强非平稳性和易被强烈背景噪声干扰特点的滚动轴承振动信号,提出了基于短时傅里叶变换和卷积神经网络的故障诊断方法,实现了端到端的故障模式识别。首先,对滚动轴承振动信号进行短时傅里叶变换,得到时频谱样本,分为训练集和测试集;然后将训练集输入卷积神经网络中进行学习,不断更新网络参数;最后,将学习好参数的卷积神经网络模型应用于测试集,输出故障识别结果;通过滚动轴承故障模拟试验,进行可行性和有效性的验证。结果表明提出的方法对不同类型故障有着很高的识别精度,并可以通过增加故障数据种类和数量的方式来提高此方法的鲁棒性,是一种适应于处理"大数据"的故障诊断方法。     

基于残差注意力机制和子领域自适应的时变转速下滚动轴承故障诊断EI北大核心CSCD

针对强噪音、时变转速下滚动轴承振动信号数据特征分布不一致及待监测故障样本不含标签的问题,提出一种残差注意力机制和子领域自适应的无监督迁移学习滚动轴承故障诊断方法。首先,为充分发挥卷积神经网络(convolutional neural networks, CNN)的图像分类能力,将时变转速下采集到的一维时域故障振动信号采用连续小波变换(continuous wavelet transform, CWT)转换成二维灰度图,作为该研究模型的输入;其次,为更好提取源域与目标域的通用特征,特征提取器利用该研究提出的残差通道注意力弱共享网络模型,该模型采用了残差网络的跨层连接方式和通道注意力机制,并弱化了传统网络模型强共享条件;再次,为匹配源域与目标域的条件分布差异,网络自适应层选择局部最大均值差异(local maximum mean discrepancy, LMMD)度量准则;最后,采用时变转速滚动轴承公开故障数据集进行试验验证与分析。结果表明,该研究提出的方法在强噪音、时变转速下平均识别精度达到93%以上,相比于传统CNN模型具有较好的泛化性、鲁棒性。     

基于声成像与卷积神经网络的轴承故障诊断方法及其可解释性研究EI北大核心CSCD

常用的振动诊断技术一般采用接触式测量,在测量受限的场合具有一定的局限性。该研究提出一种具有非接触测量优势的基于声成像与卷积神经网络的滚动轴承声学故障诊断方法。首先,利用传声器阵列获取滚动轴承辐射的空间声场;然后,用波叠加法进行声成像,重建后的声像能够描述声场的空间分布信息;最后,建立卷积神经网络(convolutional neural network,CNN),使用不同轴承运行状态下的声像样本对CNN模型进行训练用于故障诊断。同时,针对深度学习模型的诊断结果缺乏可解释性的问题,采用梯度加权类激活图(gradient-weighted class activation map,Grad-CAM)算法对卷积神经网络在基于声像的轴承故障诊断中的可解释性进行了研究。轴承试验台的声阵列数据验证了所提方法的有效性及优越性。     

基于多源域异构模型迁移的滚动轴承故障诊断方法

针对实际工业生产中不同规格和工况下滚动轴承振动数据分布差异大,多个相似数据集资源利用不充分,导致诊断模型准确率不高的问题,提出一种基于多源域异构模型迁移的滚动轴承故障诊断方法。该方法利用短时傅里叶变换获取滚动轴承振动信号的时频谱图;选择多种不同规格和工况下已知标签数据作为多源域,其他规格和工况下少量已知标签数据作为目标域;使用多个源域数据训练多个ResNet-34深度网络,并提出利用基于进化策略的与模型无关元学习改进异构模型参数迁移策略,使其能够自适应决定迁移到目标域的知识层级及内容;提出将源域知识迁移到VGG-16深度网络得到多个目标域模型后,将其提取的特征首尾相接输入同一个极限学习机中实现特征融合和分类,最终建立滚动轴承故障诊断模型。经试验验证,所提方法可实现不同规格和工况下滚动轴承间的迁移诊断问题,并具有较高的准确率。     

基于流形嵌入分布对齐的滚动轴承迁移故障诊断方法

针对变工况下滚动轴承不易获取带标签的振动信号,导致故障诊断准确率低等问题,提出一种基于自适应噪声完整经验模态分解(CEEMDAN)与流形嵌入分布对齐的滚动轴承迁移故障诊断方法。采用CEEMDAN对不同工况下滚动轴承振动信号进行分解,得到若干内禀模态分量(IMF);提取峭度较大的IMF分量的时域和频域特征构造多特征样本集,将所提特征嵌入流形空间进行流形特征变换,同时,对变换后的流形特征动态分布对齐;利用源域数据和目标域数据训练分类模型,以获得未知标签的滚动轴承故障诊断结果。实验表明,所提方法能够最小化域间特征分布差异,有效提高滚动轴承状态识别的准确率。     

滚动轴承多状态特征信息的改进型卷积神经网络故障诊断方法

针对现有滚动轴承故障诊断模型中人工选取特征的不确定性,诊断模型不具有针对性的难题,提出一种针对滚动轴承多状态特征信息的改进型卷积神经网络故障诊断方法。首先,该方法针对滚动轴承故障的多状态特征信息,提出一种改进型卷积神经网络设计基本准则(BPDICNN);再次,利用提出的BPDICNN设计了卷积神经网络模型,直接在滚动轴承原始振动信号上进行"端到端"的学习训练,从原始信号中挖掘出包括故障类型、故障位置、故障损伤程度、故障检测时负载状态等多个特征;最后,利用实验数据进行了验证,实现了30个滚动轴承故障状态的有效诊断,准确率为100%,实验结果验证了方法的有效性。     

源域多样本集成GFK的不同工况下滚动轴承寿命状态识别

针对不同工况下滚动轴承寿命状态识别时训练样本与测试样本分布差异导致寿命状态无法有效识别的问题,提出基于源域多样本集成(Geodesic Flow Kernel,GFK)的滚动轴承寿命状态识别方法。首先,采用无重复均匀随机抽样对源域类间样本进行多次等量随机抽样得到源域内部多个训练样本以充分挖掘源域样本信息;其次,将源域内部多个训练样本和目标域测试样本输入GFK,分别计算每个源域训练样本与目标域测试样本的测地线核矩阵以充分利用源域样本信息并提升GFK迁移学习能力;最后,利用核矩阵构造核分类器并输出分类结果,采用一致性投票对所有源域训练样本下目标域测试样本的分类结果进行集成以提升目标域测试样本的识别准确率。不同工况下滚动轴承寿命状态识别实验验证了所提方法的可行性和有效性。     

一种用于主轴轴承故障诊断的深度卷积动态对抗迁移网络EI北大核心CSCD

迁移学习智能故障诊断方法已经成为了机械设备故障诊断领域的一个研究热点。然而,大多数相关方法在迁移学习过程中未能合理地评估源域样本和目标域样本的相似性,且数据分布的差异会造成迁移诊断的结果不同。针对此问题,提出深度卷积动态对抗迁移网络用于主轴轴承智能故障诊断。该网络首先利用一维卷积神经网络从处理过的振动信号中自动提取特征集,然后利用动态对抗学习策略动态地调整条件分布和边缘分布在迁移学习过程中的重要程度,有效地提高迁移诊断的精度。通过数控机床主轴轴承故障诊断实验,验证了所提方法的有效性。实验结果表明,所提方法能够有效挖掘故障特征信息,实现不同工况之间的知识迁移,具有较好的应用价值。     

基于多源域深度迁移学习的机械故障诊断EI北大核心CSCD

针对不同工况下的机械故障诊断问题,迁移学习方法相比于深度学习具有明显的成效,单源域迁移故障诊断仍会出现负迁移和模型泛化能力差的问题。因此,本文提出一种基于多源域深度迁移学习的机械故障诊断方法。首先,进行锚适配器的构建,获得多源域-目标域适配器数据对。其次,建立基于深度域适应的迁移学习网络模型获得每个数据对的分类器与预测结果。最后,采用加权集成的方式进行分类器集成,用于最终的故障诊断识别。所提方法充分集成多源域故障特征信息,提取域不变特征,避免负迁移的问题,提高模型的泛化能力。通过一个滚动轴承数据来验证提出方法的性能,结果表明,多工况迁移故障诊断分类精度明显高于其中任意单一工况迁移,最高可提高8.78%,与其他方法相比,所提方法具有较好的精度和泛化能力。     

基于多输入层卷积神经网络的滚动轴承故障诊断模型

针对滚动轴承信号易受噪声干扰和智能诊断模型鲁棒性差的问题,在一维卷积网络的基础上,提出基于多输入层卷积神经网络的滚动轴承故障诊断模型。相比传统卷积神经网络诊断模型,该模型具有多个输入层,初始输入层为原始信号,以最大化地发挥卷积网络自动学习原始信号特征的优势;同时可将谱分析数据在模型任意位置输入模型,以提升模型的识别精度和抗干扰能力。通过滚动轴承模拟试验,进行可行性和有效性验证,同时与人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)、支持向量机(Support Vector Machine,SVM)和典型的卷积神经模型进行对比,证明了所提出模型的优势;向测试集中加入噪声来检验模型的鲁棒性,并且运用增量学习方法提升模型在强噪声环境下的识别性能;通过滚动轴承故障实例,验证模型的识别性能和泛化能力。试验结果表明,所提出的模型提升了传统卷积模型的识别率和收敛性能,并具有较好的鲁棒性和泛化能力。     

基于改进一维卷积神经网络的滚动轴承故障识别

滚动轴承的故障识别对于防止旋转机械系统故障恶化并保证其安全运行具有重要意义.针对现有智能诊断模型参数多、识别效率低的问题,提出一种基于改进一维卷积神经网络的滚动轴承故障识别(FRICNN-1D)方法.通过引入1×1卷积核增强一维卷积神经网络模型的非线性表达能力;并用全局平局池化层代替传统卷积神经(CNN)网络中的全连接...     

基于DCAE-CNN的自动倾斜器滚动轴承故障诊断

针对直升机自动倾斜器滚动轴承工况复杂、噪声干扰大,造成故障诊断效果不佳的问题,提出一种基于深度卷积自编码器(Deep Convolutional AutoEncoder,DCAE)和卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的轴承故障诊断方法。该方法首先采用小波变换方法构造不同状态下振动信号的时频图,然后使用DCAE对时频图进行图像去噪,最后利用CNN对去噪后的时频图进行故障分类。利用课题组和美国凯斯西储大学的滚动轴承故障数据开展诊断实验,并与CNN、堆叠降噪自编码器(Stacked Denoise AutoEncoder,SDAE)两种深度学习方法进行对比,结果表明,该方法在高噪声环境下具有更高的故障识别率。     

深度置信网络迁移学习的行星齿轮箱故障诊断方法

实际工程中行星齿轮箱受工况、运行情况等因素的影响,获取的数据难以满足训练和测试数据独立同分布且训练数据充足的条件,直接影响故障诊断效果。为此,提出一种深度置信网络(Deep Belief Network,DBN)迁移学习的行星齿轮箱故障诊断方法。首先,将辅助标记数据的原始信号频谱作为DBN网络的输入,逐层更新网络的权重和偏置值对输入信号进行分级表达,以获得其分布式特征表达,得到基于辅助标记样本的DBN预模型。再利用少量的目标标记样本微调DBN预模型的网络权重和偏置值,实现DBN网络的权重和偏置值从源域到目标域的迁移以适应新的目标样本识别,最终提高目标域样本故障识别准确率。通过行星齿轮箱故障模拟实验验证了所提方法的可行性和有效性。     

基于贝叶斯优化与改进LeNet-5的滚动轴承故障诊断

考虑到卷积神经网络在滚动轴承故障诊断中存在网络结构难以确定、训练次数过多、时间过长等问题,设计了一种贝叶斯优化改进LeNet-5算法,以及采用该算法构建的轴承故障诊断模型。采用贝叶斯优化训练过程中学习率等超参数,多种故障轴承的振动信号直接作为改进LeNet-5网络的输入,对池化输出采用批归一化处理和改进池化层激活函数防止过拟合,利用全局平均池化层替代全连接层提高改进LeNet-5网络的泛化能力,用Softmax分类器实现滚动轴承故障的分类。通过轴承数据库开展实验,实验表明,该算法构建的轴承故障诊断模型在训练集上准确率为99.94%,验证集上的准确率为99.89%,测试集准确率也达到99.65%,与一维卷积神经网络和二维卷积神经网络对比分析,基于贝叶斯优化改进LeNet-5算法构建的轴承故障诊断模型在滚动轴承的故障诊断模型具有更高的准确率,更少的训练次数和训练时间。     

基于增量学习的数控机床故障诊断系统

针对数控机床中主轴轴承和刀具同时出现故障或机床主轴转速改变时的故障诊断问题,提出了基于增量学习的深度卷积诊断模型。首先,将常用转速下的主轴轴承和刀具振动数据集,输入结合了批量归一化算法的一维卷积神经网络,实现单一转速下故障诊断;然后,人工判断跨转速诊断时的未知故障类型,对其打标签后重新输入网络,通过增量学习实现知识迁移并使模型学习新数据特征;最后模型在跨转速故障诊断领域的准确率为76.49%~86.09%,且与Fine Tuning和Joint Training两种经典跨领域算法相比,基于增量学习的深度卷积诊断模型提高了准确率,缩短了训练用时。     

基于时频增强的滚动轴承少样本故障诊断方法

针对滚动轴承故障样本稀缺、振动特征提取困难导致故障诊断准确率低的难题,提出一种基于时频增强的滚动轴承少样本故障诊断方法。首先,对滚动轴承一维振动信号进行重叠采样,利用连续小波变换对采样信号段进行时频域特征映射,构造二维时频矩阵;其次,通过深度卷积生成对抗网络对真实时频样本进行训练后,将生成时频样本加入到训练集中;然后,采用时序卷积网络融合深层次的时频域特征;最后,构建Softmax分类器输出与故障类别对应的状态。仿真实验结果表明,在仅有10个训练样本的条件下,该方法在凯斯西储大学滚动轴承数据集中的诊断准确率均值达91.00%,相较未经时频增强的方法提高了7.56%,并利用实测数据验证了时频增强方法能够显著提升少样本情形下的故障诊断准确率。     

基于卷积胶囊网络的滚动轴承故障诊断研究

针对目前许多基于深度学习的滚动轴承故障诊断方法在检测含有噪声的信号以及载荷变化时,其诊断性能会有所下降的问题。提出一种基于卷积胶囊网络的故障诊断方法;该模型使用两个卷积层的卷积网络直接对原始的一维时域信号进行特征提取,并将其送入胶囊网络,输出每种故障类型的诊断结果;为了验证该模型的诊断性能,选用凯斯西储大学轴承数据库来进行验证,并与常见的卷积神经网络和深度神经网络进行对比。试验结果表明,相比于其它深度学习方法,该方法在载荷变化以及信号受到严重噪声污染时,依然拥有良好的诊断性能。     

基于迁移学习与深度残差网络的滚动轴承快速故障诊断算法EI北大核心CSCD

针对现有基于深度学习的滚动轴承故障诊断算法训练参数量大,训练时间长且需要大量训练样本的缺点,提出了一种基于迁移学习(TL)与深度残差网络(ResNet)的快速故障诊断算法(TL-ResNet)。首先开发了一种将短时傅里叶变换(STFT)与伪彩色处理相结合的振动信号转三通道图像数据的方法;然后将在ImageNet数据集上训练的ResNet18模型作为预训练模型,通过迁移学习的方法,应用到滚动轴承故障诊断领域当中;最后对滚动轴承在不同工况下的故障诊断问题,提出了采用小样本迁移的方法进行诊断。在凯斯西储大学(CWRU)与帕德博恩大学(PU)数据集上进行了试验,TL-ResNet的诊断准确率分别为99.8%与95.2%,且在CWRU数据集上TL-ResNet的训练时间仅要1.5 s,这表明本算法优于其他的基于深度学习的故障诊断算法与经典算法,可用于实际工业环境中的快速故障诊断。     

基于BiLSTM的滚动轴承故障诊断研究

针对滚动轴承的故障诊断,设计并实现了一种基于双向长短期记忆网络(BiLSTM)的诊断模型。将原始振动信号直接作为模型输入,自动提取滚动轴承故障特征,可以对内圈、滚动体、外圈不同故障类型及不同损伤程度的滚动轴承进行故障识别。该模型通过BiLSTM神经网络自动提取轴承振动信号的深层信息,弥补了传统故障诊断方法需要人工提取特征的不足,实现端到端的滚动轴承故障智能诊断。滚动轴承实测振动信号实验结果表明故障识别准确率可以达到99.8%以上,该方法具有一定的应用价值。