基于集合经验模态分解敏感固有模态函数选择算法的滚动轴承状态识别方法

为了更有效地提取滚动轴承各状态振动信号的特征,该文提出了一种基于集合经验模态分解(EEMD)的敏感固有模态函数(IMF)选择算法。该算法对振动信号经EEMD分解后得到的固有模态函数采用峭度值、相关系数相结合的方法自动提取其敏感分量,以此获得振动信号的初始特征。再运用奇异值分解和自回归(AR)模型方法得到滚动轴承各状态振动信号的特征向量,并将其输入到改进的超球多类支持向量机中进行智能识别,从而实现滚动轴承的正常状态,不同故障类型及不同性能退化程度的各状态识别。实验结果表明,相比基于经验模态分解结合自回归模型或奇异值分解的特征提取方法,该方法可更有效地提取滚动轴承故障特征信息,且识别精度更高。     

光纤F—P和FBG传感器通用解调系统的研究

针对目前不同种类传感器在建筑结构及其工作环境进行实时监测应用上的实际情况,提出了一种利用可调F—P滤波器对光纤法珀传感器和光纤布拉格光栅传感器通用解调方案,研究了解调系统的组成和对传感器的解调原理．初步实验结果表明,系统能够对上述2种传感器进行解调,并具有复用能力,光纤法珀传感器的应变解调精度在2με以下,光纤布拉格光栅传感器解调精度在0．5με以下,是一种低成本、通用的解调系统．     

基于联邦多表示域适应的不同工况下滚动轴承故障诊断方法

针对不同工况下滚动轴承振动数据分布差异大、部分工况下的带标签数据难以获取、不同用户间数据不共享、单一用户 数据量少,导致建立诊断模型准确率不高的问题,提出一种联邦特征迁移学习框架以及基于联邦多表示域适应的不同工况下滚 动轴承故障诊断方法。 该方法对滚动轴承时域振动数据做小波变换得到时频谱图,将先验的有标签公共数据作为源域,多用户 无标签孤岛隐私数据作为目标域;引入多表示特征提取结构对原始残差网络进行改进,提取源域和目标域的多表示特征,分别 构建多用户本地模型;使用深度神经网络的模型压缩思想改进联邦迁移学习框架中的参数传递策略,增强联邦框架的安全性并 降低通信开销;在服务器端构建可用于不同工况下滚动轴承故障诊断的联邦全局模型。 经两种轴承数据集的实验验证,所提方 法无需多用户共享数据即可整合孤岛数据知识,建立有效的不同工况下滚动轴承故障诊断模型,平均故障诊断准确率可达 97. 6% ,相比单一用户建模提升至少 3. 2% 。     

基于经验模态分解和超球多类支持向量机的滚动轴承故障诊断方法

滚动轴承故障定位,特别是对其性能退化程度的诊断可以更有效地进行设备维护以降低停机率.提出了对滚动轴承不同故障位置及性能退化程度的非平稳振动信号进行特征提取和智能分类的故障诊断方法.该方法对各状态振动信号进行经验模态分解,得到一系列固有模态函数和一个残余分量.经验模态分解方法具有分解自适应性和分解唯一性.对每个固有模态函数建立自回归模型,分别采用Yule Walker和Ulrych-Clayton两种方法求得模型参数和残差方差,并以此作为各类状态信号的特征矩阵,输入到改进的超球多类支持向量机分类器,判断滚动轴承故障位置及性能退化程度.实验结果表明,提出的方法可同时实现滚动轴承故障位置及性能退化程度的智能诊断,且基于经验模态分解结合自回归模型的Ulrych-Clayton参数估计进行特征提取的诊断方法识别率更高.     

基于MCEA-KPCA和组合SVR的滚动轴承剩余使用寿命预测

为了准确预测滚动轴承的剩余使用寿命(RUL),提出一种多评价标准有效性分析(MCEA)、核主成分分析(KPCA)和组合支持向量回归(SVR)相结合的滚动轴承RUL预测方法。该方法对提取的特征计算每个评价标准的有效性得分,自适应地确定每个评价标准的权重,筛选出有效性总得分高于其整体平均值的特征,进一步利用KPCA去除已筛选特征之间的信息冗余,建立约简后的特征矩阵。将多个轴承约简后的特征分别作为SVR的输入,当前使用寿命与全寿命的比值p即RUL作为输出,建立多个SVR模型,并采用自适应的方法确定各模型的权重,最终构建组合SVR预测模型。最后,对与训练不同的轴承进行测试,将约简后特征输入到组合SVR预测模型中,预测轴承的p值,实验结果表明,所提方法可准确地对滚动轴承进行RUL预测。     

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。     

基于信息融合子域适应的不同工况下谐波减速器故障诊断方法

针对工业机器人谐波减速器不同工况数据分布差异大,部分工况数据标签缺失以及单一传感器获取信息不全面,导致 诊断准确率不高的问题,提出一种信息融合子域适应的不同工况下谐波减速器故障诊断方法。 该方法将源域和目标域一维振 动数据利用小波变换构建时频图;使用基于小波变换的图像融合方法整合多个传感器的时频信息并构建融合图像;提出多表示 特征提取结构的改进残差网络以充分挖掘融合样本多表示特征,同时,在无监督场景下将源域和目标域融合样本的多表示特征 进行子域适应处理,减小两域的各个子域间的分布差异,从而将知识从标签丰富的源域迁移到标签缺失的目标域,最终实现不 同工况下谐波减速器的故障诊断。 通过搭建工业机器人谐波减速器故障实验台并进行实测,所提方法在所有迁移任务中平均 准确率可达 98. 8% ,能够有效实现无监督场景中不同工况下谐波减速器的故障诊断。     

基于小波的自适应阈值白光干涉数据去噪

在Daubechies小波分解变换的基础上,研究一种自适应阈值白光干涉数据去噪方法——自适应阈值去噪方法(adapt threshold shrink,ATS)的白光干涉数据去噪方法。这种方法是基于Bayes框架,在不同子带上选择不同的最佳阈值。结合软阈值法对白光干涉信号进行去噪,与传统方法相比,此种方法提高了去噪后白光干涉数据的信噪比,而且使数据波形更加清晰。基于Daubechies小波的自适应阈值白光干涉数据去噪法实现简单、计算速度快、去噪效果好。     

波分复用加光栅光谱形状复用的FBG传感解调技术

针对光纤布拉格光栅(FBG)传感网络中可复用光栅的数量问题,提出波分复用(WDM)和光栅光谱形状复用结合的方法。通过MATLAB仿真和具体实验表明,WDM和光谱形状复用结合使用,在光谱宽度、测量范围和光栅谱宽一定的条件下,能使可复用的光栅数量比只用WDM时增加1倍,相比于其他多种复用技术结合的传感网络,解调系统更为简单。     

基于改进宽度模型迁移学习的不同负载下滚动轴承状态快速分类方法

针对深度学习网络训练耗时以及不同负载下滚动轴承的源域数据和目标域数据分布差异较大的问题,该文提出一种基于改进宽度模型迁移学习的滚动轴承状态快速分类方法。该方法首先对不同负载下滚动轴承振动信号进行快速傅里叶变换,构建频域幅值序列数据集,并选取某种或某些负载数据集作为源域,其他负载数据集作为目标域;其次以循环扩展的方式建立宽度学习系统(BLS)的增强节点窗口,并在增强层引入Maxout激活函数构建改进的BLS网络,同时引入遗传算法优化网络节点结构,建立基于源域数据的预训练模型;最后将预训练模型的网络参数、特征层和增强层的权重参数迁移至目标域网络,并利用少量目标域样本微调网络建立状态分类模型。实验结果表明,所提方法平均训练时间为32.6 s,平均测试准确率为98.9%。对比其他方法,所提方法可以在更短的时间内建立分类模型并获得良好的分类准确率。