基于改进粒子滤波和域适应CNN的轴承故障诊断北大核心

针对轴承故障诊断中特征提取困难、训练样本、不同工况下故障识别复杂等问题,提出了一种基于改进粒子滤波和域适应CNN的轴承故障诊断方法。首先,针对粒子滤波容易发生粒子贫化问题,采用参数简单的天牛须智能算法对其进行改进;其次,在卷积神经网络中添加注意力机制模块,以此来获得轴承更具代表性的特征;最后,以改进的1D-CNN为架构,构建不同工况下的轴承迁移故障诊断模型,其中在全连接层通过多层多核域适应缩短源域和目标域的样本分布差异。实验结果表明,与其他几种传统故障诊断方法相比,所提出方法有更高的准确率和适应性。     

基于孪生网络结构的轴承故障诊断研究

针对轴承故障诊断中故障样本稀缺、深度神经网络模型在小样本条件下存在故障诊断准确度较低的问题，提出将深度神经网络扩展为孪生网络结构的框架，以提高在小样本条件下的故障诊断性能。孪生网络通过权值共享的骨干网络从样本对中提取特征，采用L₁距离判定样本对的特征相似度，实现轴承故障诊断。不同于传统深度神经网络，孪生网络采取输入样本对的方法，在故障数据不足的情况下，可以提高轴承故障诊断性能。分别将不同层数的卷积神经网络(CNN)与长短期记忆网络(LSTM)扩展为孪生网络结构，在实测轴承数据集上进行小样本故障诊断实验。实验结果表明，通过扩展为孪生网络结构可以提高故障诊断结果的准确率，孪生CNN网络比对应的CNN网络准确率平均提高1.08%,孪生LSTM网络比对应的LSTM网络准确率平均提高4.78%。     

基于孪生网络的旋转机械故障诊断方法

针对实际工况下旋转机械故障样本稀缺，传统深度学习方法在小样本情况下出现欠拟合的问题，提出一种基于孪生网络(siamese network)的旋转机械故障诊断方法。首先，对有限的故障样本进行交叉配对，构造相同类别与不同类别的故障输入样本，实现对数据样本量的大幅扩容；然后，针对小样本问题构造了包含两个子模型的孪生网络，其中子模型由卷积神经网络与自注意力机制构建而成，通过计算样本之间的欧式距离得到相似度参数；最后，将相似度参数输入自建损失函数和故障分类器实现故障识别。实验证明，所以提出的网络能够依靠少量样本完成故障诊断，在样本数量相同的情况下，故障识别准确率显著高于其他深度学习模型。     

面向回转机组电机小样本复合故障的多源异构自适应迁移学习

针对单源信号对回转机组电机多点复合故障信息表征不充分及复合故障信号小样本问题,提出一种小样本下电机复合故障的多头卷积神经网络迁移学习模型,实现小样本下电机复合故障的多源异构迁移诊断。将动力装置中电流、振动等多源原始数据作为输入,构造超参数优化的多头卷积神经网络模型。将大样本单故障的原始数据集作为源域,构建目标域下以原始数据为输入的电机小样本复合故障迁移网络模型。将正则化惩罚项应用到迁移学习模型中,构建模型目标函数参数更新准则,实现模型对源域与目标域参数的自适应更新配适。试验结果表明：单源信息的诊断可靠性依赖于数据源的选取,多源信号的多头卷积神经网络模型可有效融合电流、振动信号并实现特征提取。通过与多个模型比对,所提方法在小样本下对电机复合故障的识别精度显著提升,且收敛时间缩短近2/3。     

基于ADASYN和Swin Transformer的滚动轴承故障诊断研究

针对实际工况下,正常样本丰富、故障样本稀缺的类别不平衡情形,导致基于深度学习的故障诊断模型诊断能力较差这一问题,提出一种基于自适应综合采样方法(ADASYN)和Swin Transformer的故障诊断模型。使用自适应综合采样方法,改善数据分布,解决实际工况中故障样本与正常样本类别不平衡问题;使用Swin Transformer网络模型代替CNN网络 ,并使用深度迁移学习方法,使Swin Transformer网络模型掌握判别滚动轴承故障所需的浅层权重,深层权重通过反向传播方法训练获得;之后,将模型用于轴承故障测试,并对其进行调试;最后,将模型用于轴承故障实测,检验其实际工况下的诊断能力。实验结果表明：所提模型具有97%的诊断准确率,能够很好地适用于类别不平衡情形下的滚动轴承故障诊断。     

基于集成迁移学习的滚动轴承剩余寿命预测

针对滚动轴承剩余寿命(RUL)预测中自动故障边界识别精度不足与构建的健康因子单调性和趋势性不够理想的问题:提出一种基于集成迁移学习的滚动轴承剩余寿命预测方法。首先,利用源域数据协助标记不足的目标域数据训练具有不同激活函数的多个深度信念网络(DBN),选用预测精度最佳的DBN识别故障边界;其次,将经过训练的DBN作为特征提取器迁移到目标域,利用主成分分析(PCA)将提取的特征进行降维构建轴承健康因子,通过集成策略构建集成的健康因子;最后,采用长短时记忆神经网络作为预测模型。采用XJTU-SY滚动轴承数据集进行验证表明,提出的方法能够有效地识别故障边界和构建的健康因子更好地反映退化趋势,同时提高剩余寿命预测准确度。     

基于SPWVD-CNN的滚动轴承故障诊断

针对传统的滚动轴承故障诊断方法难以提取轴承振动数据有效特征的缺陷,提出一种基于平滑伪Wigner-Vill分布(smooth and pseudo Wigner-Ville distribution,SPWVD)和卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的网络模型SPWVD-CNN。对振动数据进行平滑伪Wigner-Vill分布变换,将获得的时频图进行压缩,作为CNN的输入,利用迁移学习的思想进行网络训练,使得模型对于不同负载的数据具有良好的诊断性能,提高了网络的泛化能力。实验结果表明:SPWVD-CNN对轴承故障数据的平均分类准确率提升至99.27%,总体性能优于使用单一的CNN和其他传统的故障诊断方法。     

基于SPWVD-CNN的滚动轴承故障诊断（英文）

针对传统的滚动轴承故障诊断方法难以提取轴承振动数据有效特征的缺陷,提出一种基于平滑伪Wigner-Vill分布(smooth and pseudo Wigner-Ville distribution,SPWVD)和卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的网络模型SPWVD-CNN。对振动数据进行平滑伪Wigner-Vill分布变换,将获得的时频图进行压缩,作为CNN的输入,利用迁移学习的思想进行网络训练,使得模型对于不同负载的数据具有良好的诊断性能,提高了网络的泛化能力。实验结果表明:SPWVD-CNN对轴承故障数据的平均分类准确率提升至99. 27%,总体性能优于使用单一的CNN和其他传统的故障诊断方法。     

无监督对抗迁移学习轴承故障诊断

针对轴承故障诊断中数据标签获取困难、变工况诊断准确率低下、模型诊断泛化能力弱等问题,提出了一种无监督对抗迁移学习轴承故障诊断的方法(MSWDCNN-DA).首先,将源域与目标域的振动信号经过一层大卷积核,提取轴承故障的短时特征;其次,根据不同卷积核获取的感受野不同,通过两个3×1、5×1的卷积核更加全面地获取不同层次的...     

基于CEEMDAN-IGWO-SVM的轴承故障诊断研究

为了提高支持向量机(SVM)在轴承故障诊断时的准确率和识别效率,提出了一种基于具有自适应白噪声的完整集成经验模态分解方法(CEEMDAN)、改进灰狼优化算法(IGWO)和支持向量机(SVM)相结合的故障诊断方法。首先用CEEMDAN与Shannon熵对振动信号消噪、分解,获得典型故障的敏感信号;其次,将粒子群算法(PSO)惯性权重w与粒子“飞行”速度v引入灰狼优化算法(GWO),得到IGWO,通过IGWO算法优化SVM得到诊断模型的最优参数,增强SVM的学习能力和泛化能力;最后,利用美国西储大学的轴承试验数据验证优化模型的有效性。结果表明,IGWO算法优化SVM的模型可以准确、高效地对轴承进行故障诊断;与GA、PSO、和GWO算法优化的SVM模型相比,该方法的故障诊断准确率和识别效率更高。     

基于Blending多卷积神经网络模型融合的滚动轴承声学故障诊断方法

针对滚动轴承故障诊断中单一网络模型的不确定问题,并考虑到声信号非接触式测量的优势,提出一种多卷积神经网络(CNN)模型融合的滚动轴承声学故障诊断方法,采用多通道传声器信号对每一个CNN进行训练,然后采用Blending模型融合方法将多CNN模型进行融合,实现更精确、更可靠的故障诊断.通过半消声室内滚动轴承实验台的传声器...     

基于振动时域特征的船用滚动轴承故障诊断方法

基于机器学习故障诊断方法,针对船用滚动轴承复合故障特征提取多样化的特点,提出一种以振动信号时域指标为特征的随机森林故障诊断方法。将振动时域信号进行清洗转换,构造5个量纲一化指标的衍生特征,并选取以决策树为基本分类器的随机森林算法建立训练模型;通过特征筛选、评估测试和模型优化得到较为理想的故障诊断分类模型;采用滚动轴承竞赛数据集进行模型仿真,并结合实际模拟8种船用滚动轴承故障状态。通过三向振动实验和算法建模,证明特征提取的科学性和故障诊断模型的有效性。结果表明:采用该方法,数据仿真诊断准确率为98.61%,实验诊断准确率为98.85%,且该方法在振动采集方向为轴向时诊断效果最优。     

基于经验小波变换和流形学习的滚动轴承故障诊断研究

针对振动信号的非线性、非平稳性和早期故障特征信号难以提取的特点,提出一种基于经验小波变换(EWT)和流形学习约简的故障特征提取方法。首先利用EWT将振动信号分解成不同特征时间尺度的单分量固有模态函数(IMF),然后从包含故障信息的IMFs中提取滚动轴承的时域统计特征、频域统计特征、AR模型自回归系数和功率谱熵,构造高维特征集;再利用线性局部切空间排列(LLTSA)流形学习算法将构造的高维特征集约简为故障区分度更好的低维特征集;最后利用支持向量机(SVM)对提取特征进行故障识别。实验结果表明该特征提取方法对滚动轴承故障诊断准确率更高。     

基于GWO-CMFH和改进ResNet轴承故障诊断

针对不同程度的小分类轴承故障，现有故障诊断方法准确率不高的问题，提出基于GWO-CMFH和改进ResNet的滚动轴承故障诊断方法。对于同一类型不同程度故障，提出基于GWO自适应优化结构元素参数的CMFH滤波方法，增强振动信号的脉冲故障特征并抑制背景噪声；采用连续小波变换将滤波后的信号转换成二维时频图谱；最后，提出基于混合注意力机制改进的残差网络模型，提高轴承故障诊断精度。在西储大学、东南大学及所选轴承数据集上进行验证实验，不同故障程度的小分类诊断准确率分别达到99.73%、98.12%和99.07%,表明所提方法具有很好的抗噪性、鲁棒性，可提高滚动轴承不同故障程度的诊断效果。     

基于混合时间序列卷积神经网络的轴承故障诊断

在传统滚动轴承故障诊断中,绝大多数方法采用了从振动信号提取特征的诊断模式,但是这种模式必然会使原始信号降维进而导致故障信息的丢失。卷积神经网络(CNN)通过权重共享和稀疏连接直接对原始信号进行操作,实现自适应特征提取,最大化保留故障信息。受CNN原理启发,开发出了一种基于工业振动信号特征的新型诊断框架,称之为混合时间序列CNN(HTS-CNN)。首先,利用估计总体比例的方法自适应确定模型训练样本数目;其次,通过对时间序列片段进行随机组合的方式,使模型能够提取非相邻信号特征;最后,利用Softmax激活函数在模型输出端执行多分类任务。通过对凯斯西储大学及CUT-2平台轴承数据进行分析,实验结果表明:该方法能够准确、有效的对滚动轴承故障进行分类。     

基于深度学习与电子听诊器的轴承故障诊断

针对滚动轴承故障诊断,受启发于传统人工听诊的做法,以及利用传统机器学习方法提取故障特征过度依赖人工、诊断正确率低等问题,提出一种基于深度学习与电子听诊器相结合的滚动轴承故障诊断方法。该方法利用电子听诊器获取轴承不同健康状态下运行的声音信号,以轴承转动周期为数据样本长度,采用重采样数据集增强方法提高模型的泛化性。搭建基于TensorFlow的一维卷积神经网络深度学习模型进行实验验证,并利用t-SNE对分类过程进行可视化,诊断正确率达到99%。     

基于堆叠GRU的伺服电机滚动轴承剩余寿命预测北大核心

针对基于浅层学习的轴承寿命预测模型非线性学习能力差、预测精度低的问题,提出一种基于堆叠门控循环神经网络(SGRU)的伺服电机滚动轴承剩余寿命预测方法。首先对轴承振动信号进行时域和时频域特征提取,将常用的时域特征参数和经过集合经验模态分解得到的时频域特征参数作为原始特征集,然后采用相似度度量方法选取最能反映轴承退化性能的特征。之后通过堆叠两层GRU隐层来构建一种深层的寿命预测网络,并以训练集的退化特征参数为输入对网络进行训练,不断优化网络参数。最后在FEMTO数据集上与单层长短期记忆网络(LSTM)方法进行对比。结果表明,该方法相比于单层LSTM方法具有更高的预测精度。     

动量对比调谐法在采煤机轴承故障诊断的应用

煤矿复杂的生产作业环境使得采煤机轴承故障诊断的微调方法容易丢失数据,基于此,提出一种基于动量对比双调谐策略(MCBiT),以充分挖掘数据标签的判别性知识和目标数据的内在结构。通过格拉曼角差分场将采煤机一维振动信号变换后输入到MCBiT中,在ImageNet预训练的主干上集成2个分支来增强传统的微调,一个具有对比交叉熵损失的分类器,以更好地利用标签知识,另一个具有分类对比学习损失的投影仪,以挖掘数据的内在结构。所提方法在6个公开可用的旋转机械故障诊断数据集中进行了测试并与其他方法进行对比,结果表明：所提的动量对比调谐法能够有效构建规模更大且一致的数据样本,为采煤机故障预测精度的提升提供支撑。