深度卷积神经网络在滑动轴承转子轴心轨迹识别中的应用

针对传统旋转机械智能识别方法需要人为提取特征及诊断精度低的问题,基于深度学习的强大学习能力,提出一种深度卷积神经网络故障诊断模型(Deep Convolutional Neural Network Fault Diagnosis Model,DCNN-FDM)用于轴心轨迹识别.该模型包括输入模块、特征提取模块及分类模块...     

基于特征参数迁移的滚动轴承故障诊断

针对变工况下的滚动轴承无法获得大量带标签样本数据以及传统深度学习诊断方法识别率低的问题,提出一种基于迁移学习的卷积神经网络模型滚动轴承故障诊断方法.首先,采用短时傅里叶变换处理滚动轴承振动信号获得源域、目标域样本集;其次,利用源域样本预训练卷积神经网络模型;最后,通过目标域样本微调卷积神经网络模型实现滚动轴承故障诊断....     

滑动轴承-转子系统油膜失稳参数影响分析

该文以单跨双盘转子系统为研究对象,针对滑动轴承在高转速时容易出现的油膜失稳问题,建立了考虑陀螺影响的转子系统集中质量模型,含油石墨轴承和滑动轴承分别采用弹簧-阻尼模型和短轴承非线性油膜力模型。在给定转速下考虑两种不同载荷工况（工况1,2分别表示两圆盘偏心同向和反向）,分析了转子的偏心距、轴承间隙、润滑油黏度、轴承长径比对系统振幅的影响。研究结果表明：工况1出现第1阶油膜失稳,工况2同时出现第1阶和第2阶油膜失稳;各参数在低转速(3200 r/min)时工况1和2系统振幅变化规律基本一致;在较高转速(5000 r/min和10000 r/min)时,系统振幅在工况2的情况下较工况1大;在高转速(13000 r/min)时,两种工况下系统振幅都存在较多突变点。     

支承松动转子系统模型及其故障诊断方法研究

针对滚动轴承转子系统支承松动故障,以转子动力学、Hertz接触理论和非线性动力学理论为基础,建立了转子系统的动力学模型.在对转子系统动力学方程进行数值积分之后,利用频谱和小波变换对所获振动信号进行了处理,并将结果进行了比较、分析.     

低频大摆幅基础运动对滑动轴承-转子系统动力学特性的影响

考虑了低频大摆幅基础运动及转子在轴瓦内倾斜而产生的非线性油膜力矩等因素,基于拉格朗日方程建立了滑动轴承-转子系统的动力学模型.采用数值方法研究了基础运动对该系统非线性动力学特性的影响.结果 表明:转子系统第一次失稳后其动力学分岔特性出现复杂的上下两支拟周期运动,并且第二次出现失稳的转速有所提高;在转子转速较高时,转子的...     

基于ITD改进算法和关联维数的转子故障诊断方法

提出了基于ITD（Intrinsic scale-time decomposition,简称ITD）改进算法和关联维数的转子故障诊断方法。首先用ITD改进算法对转子在不同状态下的振动信号进行分解,根据分量特征,把包含转子主要故障信息的前若干分量进行组合,并以此作为转子原始振动信号降噪后的信号;然后计算降噪后信号的关联维数。对转子系统故障振动信号的分析结果表明,相对于直接采用原始信号计算得到的关联维数,采用ITD改进算法降噪后得到的关联维数更具有区分性,可以用来有效地识别转子的工作状态和故障类型。     

基于深度学习的列车轴承故障诊断研究

作为列车运行的重要部件,轴承的健康状态是决定列车安全运行的重要因素。轴承的故障诊断一直是行业研究热点。本文针对传统模型提取特征不足、特征信息丢失严重、模型准确率低以及分析识别时间长等问题,结合胶囊神经网络的特征结构,提出了基于深度学习的列车轴承故障诊断研究方法。模型以凯斯西储大学的轴承故障数据为数据集。改进后的神经网络模型在识别准确率、识别速度方面均有提升,本文算法具有一定的先进性。     

改进型小波神经网络在变频系统故障诊断中的应用

目前,变频系统故障诊断还一直依赖于对电压和电流信号的监测与分析,现提出用改进小波包提取变频器故障信号的特征量,并将该特征向量作为改进型网络的学习样本进行训练的方法.仿真结果表明,改进型小波神经网络与常规神经网络诊断方法相比,具有准确度高、诊断速度快和泛化能力强等优点.     

基于深度学习模型的风机叶片结冰故障诊断

风力发电机叶片出现结冰现象时若照常工作,不仅会影响经济效益,严重时还会直接损坏叶片等设备引发安全事故。为此提出一种使用KmeansSMOTE的数据平衡方法与应用结冰相关的机理构建新特征和RFECV-DT特征筛选算法相结合的特征工程互补的数据处理方式,之后采用卷积神经网络模型进行训练与预测。实验结果表明,在卷积神经网络模型中采用KmeansSMOTE算法比SMOTE算法准确率提升2.78%。模型采用特征工程时比不采用特征工程相比准确率高出4.77%。与KNN、SVM、LR这些传统模型相比,所有衡量指标均有提升且不存在过拟合现象。所提出的方法,可解决应用SMOTE插值机制所带来的不足并且对特征工程进行精细化设计,也为风机叶片结冰故障诊断问题提供一种新的解决思路。     

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。     

油膜阻尼器—滑动轴承转子系统优化设计

挤压油膜阻尼器在一定程度上可以提高旋转机械系统稳定性。运用数值模拟的方法,对SFD―滑动轴承转子系统的灵敏度及动力学优化进行系统研究。研究表明：挤压油膜阻尼器间隙、轴承间隙、转轴刚度及油粘度对前两阶临界转速的影响较大,系统对这些参数的灵敏度相对较高。基于灵敏度分析得到优化的设计变量,采用遗传算法对临界转速进行了优化分析,优化目标是使工作转速尽可能远离临界转速。经过优化后,系统的临界转速得到较大改善。优化设计为提高高速转子系统的动力稳定性提供了理论基础和分析方法,从而为此类转子系统的设计提供参考。     

基于小波时频图和卷积神经网络的断路器故障诊断分析

高压断路器操动机构振动信号为非平稳性信号,蕴含着丰富的操动机构工作状态的信息,对操动机构工作状态的检验辨识具有重大意义。提出一种基于小波时频图和卷积神经网络的断路器故障诊断方法。对操动机构振动信号进行连续小波变换生成时频图(CWT),并对时频图进行统一压缩预处理;将预处理后的时频图作为特征图输入卷积神经网络AlexNet模型;通过对网络参数的调整,逐步改进网络模型,有监督地实现对操动机构故障状态的辨识诊断。结果表明,该方法能够有效地运用于断路器操动机构故障辨识诊断,与小波频带能量-RBF、小波频带能量-SVM的故障识别相比,故障识别准确率最高。     

基于深度学习的界面设计美学评价研究

目的美感已经成为人机交互(HCI)的核心结构之一,对用户的感知和态度具有明显的有益影响。然而界面美观性评价方法仍是设计师及其团队所面临的重要问题。引入深度学习技术来探讨其评价界面设计美感的可能性。方法分别使用基于深度卷积神经网络的闪屏美学分类方法和Google提出的基于深度学习NIMA神经网络,来预测闪屏图像的美学评价分布。结果通过研究发现,使用基于深度学习NIMA神经网络可以得到比传统方法更具体的评价结果,帮助设计师有效而客观地评价界面设计。结论将计算机图像美学评价的研究领域拓展到界面设计领域,验证了深度卷积神经网络在界面设计美学评价领域使用的可行性。未来图像美学评价还可以介入更多的设计相关领域,辅助设计师做出更有效的设计和商业决策。     

基于改进对抗迁移学习的滚动轴承故障诊断研究

为解决故障诊断中标签不足的问题,该文以滚动轴承作为对象提出一种改进的对抗迁移学习模型。该模型通过一维卷积结构提取时间信号特征,能够直接处理时域振动信号,并通过大尺寸卷积核抑制噪声的干扰;在对抗迁移学习的域判别器中采用卷积结构替换全连接神经网络,以对抗训练的方式减少训练数据和测试数据间的分布差异,以提高故障诊断精度。将改进后的模型应用于两个滚动轴承故障诊断案例中,通过添加不同信噪比的噪声信号验证提出的模型具有良好的抗干扰能力,同时以故障分类正确率作为指标,验证该模型具有更高的诊断精度和鲁棒性。     

基于声发射及WST-CNN协同的滑动轴承润滑状态识别

为实现声发射信号对滑动轴承润滑状态变化进行灵敏表征,提出一种采用小波散射变换及卷积神经网络结合的滑动轴承润滑状态识别及故障诊断研究方法。以某310 MW汽轮发电组滑动轴承现场试验所得声发射信号为研究对象,将现有小波散射网络加入散射路径优化机制并进行参数优化,对滑动轴承声发射信号进行自动鲁棒特征提取,将最佳特征矩阵输入优化后的卷积神经网络进行润滑状态识别分类。结果表明,优化后的小波散射网络能够有效提取声发射信号特征,结合优化后的卷积神经网络对特征矩阵进行智能识别,对滑动轴承润滑状态识别率可达到95.28%,能够高效精确地对滑动轴承润滑状态进行诊断。     

基于相似性度量迁移学习的轴承故障诊断

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。     

基于深度迁移学习的微型细粒度图像分类

现有的细粒度分类模型不仅利用图像的类别标签,还使用大量人工标注的额外信息。为解决该问题,本文提出一种深度迁移学习模型,将大规模有标签细粒度数据集上学习到的图像特征有效地迁移至微型细粒度数据集中。首先,通过衔接域定量计算域间任务的关联度。然后,根据关联度选择适合目标域的迁移特征。最后,使用细粒度数据集视图类标签进行辅助学习,通过联合学习所有属性来获取更多的特征表示。实验表明,本文方法不仅可以获得较高精度,而且能够有效减少模型训练时间,同时也验证了进行域间特征迁移可以加速网络学习与优化这一结论。     

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。     

挤压油膜阻尼器-碰摩转子系统的非线性特性研究

本文研究了挤压油膜阻尼器(SFD)支承的单盘转子系统的碰摩特性。研究发现系统响应不再具有典型的“碰摩分叉”，系统在高转速区以拟周期的方式进入混沌而在低转速区则有多种进入混沌的通道。系统一周内的碰摩次数与系统的分叉状态无关。系统有三条通向混沌的道路：1．倍周期分叉通向混沌；2．阵发性通向混沌；3．拟周期通向混沌。     

基于相图相似度的发动机转子系统故障诊断方法研究

针对频谱分析法在判别航空发动机转子系统早期故障时振动信号易被噪声干扰而不能准确识别的问题,提出基于振动相图相似度的故障诊断方法。在分析发动机不同状态时整机振动信号参数在不同范围随机变化导致相轨迹分布不同的基础上,通过计算相图相似度来判别故障类型。实践表明,该方法能有效去除噪声对故障信息的干扰,诊断准确率高,判别速度快,具有实用价值。