多域信息融合结合改进残差密集网络的轴承故障诊断

针对滚动轴承原始时域信号信息单一、深度卷积神经网络提取的特征对信息的传递存在差异等问题,该研究提出了一种多域信息融合与改进残差密集网络的轴承故障诊断方法。为了获取故障的多方面信息,先对原始数据进行多域变换,再将融合信息输入经卷积注意力改进的残差密集网络进行深度学习。经注意力机制改进的网络能够实现对提取特征的重要性区分,提高网络的训练速度、改善识别准确率。试验结果及对比分析表明该算法可以提取较为全面的特征,较传统方法具有更好的识别效果。     

基于多传感器数据融合的喷水推进泵空化分类识别

采用基于奇异值分解和人工神经网络的多传感器数据融合方法对喷水推进泵的空化状态进行了分类识别研究。首先利用基于奇异值分解的权值估计算法分别对水声信号和振动信号在时间上进行数据级融合,提取出各自的特征,然后将所有特征组合起来作为神经网络的输入,利用BP网络和RBF网络进行特征级融合和分类识别。分析结果表明：基于多传感器数据融合的分类识别结果优于单传感器分类识别结果;采用基于奇异值分解的数据融合方法后,分类识别率显著提高,对空化初生微弱特征的识别效果尤佳。     

基于迁移学习与加权多通道融合的齿轮箱故障诊断

针对齿轮箱单一传感器故障识别精度波动大、数据利用率低、可靠性低及故障诊断模型在多工况下泛化能力不足等问题，提出了一种加权融合多通道数据与深度迁移模型的齿轮箱故障诊断方法。首先，为了充分挖掘齿轮箱多通道数据的信息，提出了基于信息熵加权的多通道融合方法，采用信息熵法计算各通道数据的融合权重，并对各通道的采样数据进行加权融合。其次，利用源域的融合数据对深度迁移模型进行预训练，将预训练得到的模型参数作为目标域模型的初始化参数，同时冻结目标域模型特征提取器的参数，并利用目标域的融合数据对目标域模型分类器的参数进行微调，实现深度迁移模型从源域到目标域的迁移以适应新的目标样本识别任务。最后，齿轮箱多工况迁移诊断试验结果表明，所提方法可有效用于齿轮箱的故障诊断，相比传统迁移学习方法平衡分布自适应算法(balanced distribution adaptation, BDA)、迁移成分分析(transfer component analysis, TCA)、联合分布自适应算法(joint distribution adaptation, JDA)、统计分布和几何空间联合调整算法(joint geome...     

基于特征融合进行活动识别的DCNN 5法

研究了输入是可穿戴传感器获得的多通道时间序列信号,输出是预定义的活动的活动识别模型,指出活动中的有效特征的提取目前多依赖于手工和浅层特征学习结构,不仅复杂而且会导致识别准确率下降;基于深度学习的卷积神经网络（ CNN）不是对时间序列信号进行手工特征提取,而是自动学习最优特征;目前使用卷积神经网络处理有限标签数据仍存在过拟合问题。因此提出了一种基于融合特征的系统性的特征学习方法用于活动识别,用ImageNet16对原始数据集进行预训练,将得到的数据与原始数据进行融合,并将融合数据和对应的标签送入有监督的深度卷积神经网络（ DCNN ）中,训练新的系统。在该系统中,特征学习和分类是相互加强的,它不仅能处理端到端的有限数据问题,也能使学习到的特征有更强的辨别力。与其他方法相比,该方法整体精度从87.0％提高到87.4％。     

基于特征融合进行活动识别的DCNN方法

研究了输入是可穿戴传感器获得的多通道时间序列信号,输出是预定义的活动的活动识别模型,指出活动中的有效特征的提取目前多依赖于手工和浅层特征学习结构,不仅复杂而且会导致识别准确率下降;基于深度学习的卷积神经网络(CNN)不是对时间序列信号进行手工特征提取,而是自动学习最优特征;目前使用卷积神经网络处理有限标签数据仍存在过拟合问题。因此提出了一种基于融合特征的系统性的特征学习方法用于活动识别,用Image Net16对原始数据集进行预训练,将得到的数据与原始数据进行融合,并将融合数据和对应的标签送入有监督的深度卷积神经网络(DCNN)中,训练新的系统。在该系统中,特征学习和分类是相互加强的,它不仅能处理端到端的有限数据问题,也能使学习到的特征有更强的辨别力。与其他方法相比,该方法整体精度从87.0%提高到87.4%。     

多头注意力驱动的航空高速轴承故障诊断方法EI北大核心CSCD

航空发动机运行速度高、工况变化大、结构复杂且干扰噪声大,导致微弱故障特征往往存在于多子空间中,目前基于数据驱动的诊断模型尚不足以可靠捕捉不同子空间中丰富的特征信息。针对上述问题,提出一种基于信号特征的多头注意力诊断方法(multi-head attention diagnosis method,MADM),可实现高速非平稳工况下航空轴承故障状态的识别和诊断。该方法首先通过卷积模块和双向GRU模块对原始振动信号进行特征提取;然后引入多头注意力模块,使网络同时注意并融合不同表示子空间的信息以提高故障特征的显著性水平;最后利用全连接模块和Softmax分类器对提取的特征进行高速轴承故障诊断。试验结果表明,提出的MADM该诊断方法可实现转速为12000 r/min以上、剥落面积最小为0.5 mm^(2)的航空轴承高精度可靠诊断,且优于目前主流的深度诊断方法。     

基于改进ECANet-TCN和迁移学习的轴承剩余寿命预测

针对轴承运行工况不同、有效数据少、数据无标签、预测准确度低等问题,提出一种基于改进时间卷积网络的迁移学习轴承寿命预测模型,将模型在源域上学习的寿命预测知识迁移到目标域,可用小样本无标签数据训练出迁移模型。首先,采用有效通道注意力模块对源域数据特征重新标定;其次,使用时间卷积网络(temporal convolutional network, TCN)学习特征信息,并训练出最优源域模型;最后,利用源域数据、源域模型和目标域数据训练出迁移模型,迁移模型可以对不同设备不同工况信号进行剩余寿命预测。在IEEE PHM Challenge 2012轴承全寿命数据集和西安交通大学XJTU-SY滚动轴承加速寿命数据集上开展对比试验,结果表明,该方法可以更好地挖掘轴承内在退化趋势,有效提高剩余使用寿命预测精度,对比现有流行预测方法预测误差降低40.1%～77.8%,证明了该方法在不同设备不同工况条件下剩余寿命预测的有效性和可行性。     

基于深度学习理论的轴承状态识别研究

针对滚动轴承振动数据耦合程度高,信号特征提取和识别模型建立困难的问题,提出了一种基于深度学习理论的状态监测方法。提取振动信号的时域、频域和时频域特征构成特征向量;通过稀疏自编码非监督学习网络对输入向量进行特征学习,并将单层网络叠加构成深度神经网络;最后采用少量有标签数据对整个深度神经网络进行微调训练,建立轴承状态监测模型。试验结果表明,提出的方法对于轴承状态识别准确率达到90.86%,且性能退化阶段识别率最高,能满足视情维修的工程需求。     

一种结合改进Inception V2模块和CBAM的轴承故障诊断方法EI北大核心CSCD

传统深度学习的轴承故障诊断方法网络复杂,训练参数多,模型泛化性弱。针对上述问题,在工业大数据背景下,提出一种结合改进Inception V2模块和CBAM注意力机制的轴承故障诊断方法,改进后的Inception V2模块通过增加平均池化层,进一步拓宽分支网络结构,从而提高网络表达能力。将轴承振动信号通过小波变换转换为时频图,作为卷积神经网络的输入,通过改进Inception V2模块对输入特征进行自适应特征提取,跨通道对提取的特征进行信息组织;通过CBAM注意力机制生成通道和空间的双重注意力权重,增强相关度高的特征并抑制相关度不高的特征;将生成的特征数据输入到全局平均池化层,并输出故障诊断结果。实验结果表明:该方法可以建立“浅层”卷积神经网络模型,减少模型参数,加快模型收敛速度,实现99.75%的准确率;同时在不同负载以及高噪声条件下,模型有较好的泛化性,更适合应用在工业大数据中。     

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MACNN的柴油机故障诊断方法研究EI北大核心CSCD

高效、准确的故障诊断可以提高柴油机的安全性和可靠性。传统机械故障诊断方法中人工参与程度过高,对识别结果带来诸多不确定性。针对这一问题,提出一种基于多重注意力卷积神经网络(multiple attention convolutional neural networks,MACNN)的端到端故障诊断方法。该方法采用多层卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)结合卷积注意力模块(convolutional block attention module,CBAM)对原始时域数据进行特征提取;然后,对多维卷积输出特征图进行重组以保留其序列信息;最后,直接采用序列注意力机制完成序列特征的学习。经采用实测柴油机缸盖振动信号数据进行验证后表明:面对8分类柴油机故障数据集,MACNN能够达到97.88%的识别准确率,测试100个样本用时仅为0.35 s。与现有多种传统故障诊断方法和端到端故障诊断方法相比,均具有更好的诊断效果。     

基于注意力和标签自适应的跨域行人重识别

针对现有的大多数行人重识别算法都依赖于监督训练,而监督训练中人工标注的数据需要昂贵的资源开销从而限制了其在新场景中拓展应用的问题,提出了基于注意力和标签自适应的跨域行人重识别方法.该方法首先对深度卷积神经网络(DCNN)中不同深度的特征层嵌入注意力机制和BNNeck模块,增强模型在不同数据集下对行人的特征表示能力;其次...     

基于特征金字塔的多尺度特征融合网络

特征金字塔网络（FPN）是CNN网络对图像信息进行表达输出的一种有效方法,在目标检测网络中广泛应用．然而,FPN没有充分地将浅层的细节信息传递到深层的语义特征,存在特征融合不足的缺陷,因而只能依靠深层语义信息来进行预测,从而忽略了网络低层细节信息,对各种视觉学习的效果造成了一定的影响．针对FPN存在的以上问题,本文提出基于特征金字塔的多尺度特征融合网络模型,在FPN主干网络的基础上,设计了混合特征金字塔和金字塔融合模块,并结合注意力机制,对特征金字塔进行了多尺度的深度融合．本文在PASCAL VOC2012和MS COCO2014数据集上,以Faster R-CNN作为基础检测器进行实验,验证了MFPN对特征融合的有效性．     

基于GADF-TL-ResNeXt的滚动轴承故障诊断方法

针对传统诊断方法难以有效提取故障特征的问题，提出了一种基于格拉姆角场(GAF)与TL-ResNeXt相结合的故障诊断方法。首先利用GAF对原始振动信号编码为时间序列相关的二维特征图；再将这些特征图输入到层级更深的分组残差网络ResNeXt中进行自动的识别、分类；模型训练的同时，在网络的最后一层结合了迁移学习(TL)模块以加快模型特征提取能力、快速的进行学习。为了验证该方法的有效性，利用凯斯西储大学轴承数据对比了其他方法，结果表明该方法表现最优。且在轧机模拟实验平台上收集的轴承故障数据表明，该方法在改变工况时同样具有好的泛化性与识别能力。     

镍基高温合金铣削刀具磨损预测

搭建镍基高温合金铣削实验测试平台，分析刀具磨损变化规律，提出了一种基于堆叠稀疏自动编码器和多传感器特征融合的新型深度学习方法，用于铣削刀具磨损预测。在时域、频域和时频域中提取信号特征，并通过相关性分析确定最优的多传感器特征，输入堆叠稀疏自动编码器进行深度特征学习。利用双向长短时记忆网络建立刀具磨损预测模型，应用不同的铣削磨损实验数据集来验证训练模型的预测性能。预测结果表明，所提模型均方根误差与传统模型相比至少减小了9.6%,证明了多传感器特征融合和深度学习方法的结合可以提高预测性能。     

一种机械设备故障诊断的FD-Transformer方法

随着机械设备故障诊断技术的发展，利用深度学习技术判断设备故障类型越来越引起人们重视。目前，基于注意力机制的Transformer模型有着优于卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)的特征提取能力且在自然语言处理及计算机视觉领域都得到成功的应用。该研究提出一种用于机械设备故障诊断的Transformer方法(fault diagnosis-Transformer, FD-Transformer)。首先，对原始振动信号利用Dropout技术进行数据增强，提高模型的泛化能力；然后，利用多通道一维卷积进行数据处理并得到矩阵形式；接着，利用Dense连接的Encoder结构进行机械设备的故障特征提取；最后，利用分类模块得到故障诊断结果。分别采用变转速轴承数据和轮对轴承数据对模型进行试验验证，试验结果表明，该模型在两种数据集上均达到99%以上的故障识别率，与CNN相比可以更好地提取机械设备故障特征，有工程应用价值。     

改进YOLOv3的多模态融合行人检测算法

针对可见光单模态行人检测在夜间光线不足、目标密集、多尺度目标及目标部分遮挡场景中检测效果较低的问题,提出一种基于改进YOLOv3的多模态融合行人检测算法YOLOv3-Invo。该算法采用改进的Darknet-VI作为多模态特征提取网络模块,通过级联操作将两个不同特征图拼接输出,脖颈检测层分支引入空间金字塔池化模块并结合高效的内卷算子网络,以降低模型参数量;在检测网络层的深度卷积堆叠模块中设计新的ResFuse模型替换第一个卷积,并结合注意力机制CBAM模型,以加强融合特征图提取。对比实验表明,该算法在KAIST数据集上的行人检测准确率和召回率分别提升8.24%和2.82%,验证该算法的有效性,具有一定的研究价值。     

滚动轴承故障非接触多传感器声信号融合方法

摘　要：针对移动滚动轴承非接触声发射检测中,一个故障源信号可能被多个传感器采集,致使这些声信号包含故障信息不完整且存在重叠的问题,综合考虑声波传播理论、多传感器声信号时差关系、滚动轴承典型故障撞击频率等,建立滚动轴承故障非接触多传感器声信号融合方法。建立滚动轴承故障非接触多传感器声发射检测试验台,分别采集移动滚动轴承滚动体、外圈和内圈故障声信号。采用融合方法对同声源信号进行处理,利用信号相似理论证明了融合信号与故障源信号的相似程度高于各传感器声信号。采用声发射累计撞击计数法对融合处理后的滚动轴承不同故障声信号进行分析。结果表明,该融合算法能有效地处理多传感器接收的同声源信号,可利用融合后信号进行准确的故障识别。     

基于注意力改进卷积网络的隧道风机预埋基础损伤识别EI北大核心CSCD

针对隧道风机预埋基础损伤信息微弱、特征难以提取等问题,提出一种基于度量-频段注意力卷积神经网络的隧道风机预埋基础损伤识别方法。首先,通过预埋基础冲激试验的激励信号和响应信号,计算预埋基础的频率响应函数并作为损伤识别模型的输入;然后,使用多层卷积将输入的频率响应函数映射到特征空间提取损伤特征信息;再次,采用频段注意力机制对不同频段上的特征进行自适应加权融合,并采用度量损失进一步增强提取特征的可辨识性;最后,将提取的特征输入全连接层以实现预埋基础损伤识别。实测数据验证结果表明,所提方法对比现有的神经网络模型具有更高识别率,能够对隧道风机预埋基础健康状态进行有效地评估。     

基于空气传播声发射与深度迁移学习的激光粉末床熔融缺陷在线监测

目的 对激光粉末床熔融(LPBF)过程中的缺陷进行缺陷监测机理研究,并开发可靠的现场质量监测方法来指导零件生产过程。方法 使用空气传播声发射(ABAE)技术监测LPBF过程,获取多组变工况LPBF过程中的ABAE信号。通过对LPBF过程进行熔池动态分析及对比缺陷信号时频域特征,探究了LPBF缺陷声学监测机理。同时,提出了一种基于多源域知识融合的深度迁移学习(DTL-MDKF)方法以构建LPBF缺陷在线监测模型,并对模型的准确度和有效性进行了系统评估。结果 LPBF熔池状态与产生的缺陷密切相关,所对应的声源发生机理不同是导致其信号特征呈现差异性的主要原因。所提出的DTL-MDKF方法模型对5类LPBF缺陷的识别准确率可达98.2%,且t-SNE可视化分析结果证明了其良好的深度特征挖掘能力以及将模型中多源域自适应融合知识迁移用于目标域LPBF缺陷监测任务的有效性。结论 相比于传统单一源域迁移学习方法,所提出的方法模型具有更好的性能,能够实现对复杂多变工况的LPBF制造缺陷的精准实时监测,可为LPBF零件的生产提供一定的指导。