变工况下轴承故障的残差对抗网络诊断方法

实际工程中传统的以恒定转速和平稳信号为前提的故障诊断方法难以有效提取故障特征,为此,将深度学习中的残差网络(ResNet)与迁移学习中的领域对抗网络(DANN)相结合,提出一种深度迁移方法——残差对抗网络(RANN).RANN采用滑窗取样策略从原始振动信号中截取故障样本,构建了包含特征提取器、故障分类器和领域判别器的残...     

智能优化算法在机械故障诊断领域的应用综述

开展机械设备的故障诊断对保障设备的稳定运行和企业的安全生产具有重要意义.故障诊断的准确率在很大程度上受所提取特征质量、诊断模型参数的影响,因此采用优化算法进行特征优选、寻找模型最优参数是提高诊断准确率的关键.介绍了3种经典智能优化算法和3种新型智能优化算法的原理、基本运算过程及应用现状;总结了算法的优缺点,提出了改进算法;重点分析了各算法在机械故障诊断中的具体作用,并对未来智能优化算法在故障诊断领域的研究方向进行了展望.