【摘 要】
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在机械制造、智能交通等工业领域,轴承等典型功能元件长期处于高温、变速、大负荷等恶劣的工作环境中,极易出现各类故障,对典型元件的早期故障检测已成为故障预测与健康管理（Prognostics and Health Management,PHM）领域的关键技术环节。近年来,随着传感技术的快速发展,元件的状态监测数据开始呈现在线采集、贯序到达的流数据特点,对典型元件进行实时、在线的状态异常检测,有助于实现
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在机械制造、智能交通等工业领域,轴承等典型功能元件长期处于高温、变速、大负荷等恶劣的工作环境中,极易出现各类故障,对典型元件的早期故障检测已成为故障预测与健康管理（Prognostics and Health Management,PHM）领域的关键技术环节。近年来,随着传感技术的快速发展,元件的状态监测数据开始呈现在线采集、贯序到达的流数据特点,对典型元件进行实时、在线的状态异常检测,有助于实现不停机状态下的早期故障预警,避免严重事故发生。由于流数据特点的制约,上述异常检测问题仍存在以下挑战:1)提高检测结果的准确性,避免因信噪比低和数据量不充足而导致的检测精度下降;2)提高检测模型的可靠性,避免在在线检测过程中反复进行阈值设定和模型优化;3)提高检测模型的鲁棒性,避免误报警;针对以上三个问题,本文以滚动轴承这一典型机械设备支承元件为应用对象,围绕轴承早期故障检测的特点和需求,以有效利用不同工况、甚至不同来源辅助数据中的故障信息为切入点,以提高早期故障特征的敏感度为核心目标,构建了多个深度迁移学习模型,解决了由在线数据不充足和轴承早期故障不明显所导致的在线检测结果靠后和误报警率高的问题。主要工作和贡献如下:（1）针对传统异常检测方法存在的数据依赖问题,提出一种基于深度模型迁移的在线异常检测算法。首先,把轴承一维振动信号的频谱数据、希尔伯特-黄边际谱数据和原始信号合并为三通道数据;其次,以Image Net图像数据集上预训练得到的VGG-16模型的卷积层参数作为迁移对象,在少量在线轴承数据所构建的深度模型上,采用模型微调的方法,提取得到轴承数据的深度迁移特征,并构建得到在线检测模型。在IEEE PHM Challenge 2012轴承数据集上进行实验验证,结果表明本文所提方法能够有效检测到早期故障,同时显著降低误报警。（2）针对现有深度特征领域适配方法稳定性不高的问题,提出一种基于联合对抗训练的在线异常检测算法。这种方法利用多视角迁移学习思想,采用特征层面和模型层面进行联合对抗训练的方式将离线流数据的信息迁移到在线流数据中,提取离线和在线数据的公共特征表示。首先,为了在全寿命退化序列中得到准确的数据状态标记,通过在孤立森林异常检测过程中引入退化过程的先验信息,提出一种鲁棒状态划分方法,实现对噪声干扰下轴承正常状态和早期故障状态的准确划分;在此基础上,提出一种新的深度领域适配方法,该算法以深度域对抗神经网络（Domain Adversarial Neural Network,DANN）为基础模型,利用状态划分结果作为标签,采用联合对抗训练的机制,同时进行特征适配和模型适配,有效提高不同工况数据的公共特征表示效果,并构建得到端到端的在线检测模型。在IEEE PHM Challenge 2012和XJTU-SY数据集上进行对比实验,结果表明,与现有代表性早期故障检测和诊断方法相比,本文方法具有更好的检测准确率和更低的误报警数,可为在线异常检测提供鲁棒的检测结果。（3）针对噪声干扰导致的检测结果靠后问题,在第（2）步所构建模型基础上,进一步构建基于注意力机制的联合对抗训练深度领域适配模型。该模型利用多层次迁移的思想,在进行联合对抗训练获得整体公共特征表示的基础上,引入通道注意力机制将早期故障局部放大,以获取对早期故障较为敏感的特征表示。首先,使用孤立森林算法实现对噪声干扰下轴承正常状态和早期故障状态的准确划分;然后利用状态划分结果作为标签,构建联合对抗训练DANN网络,提高不同工况数据整体层次上的公共特征表示效果;最后在联合对抗训练过程中,引入通道注意力机制,提高早期故障特征的表征能力,并构建端到端的在线检测模型。在IEEE PHM Challenge 2012和XJTU-SY数据集上进行对比实验,结果表明,相比于现有代表性方法,本文方法在异常报警位置和误报警数均有显著改进,更适合于含噪流数据异常检测问题。本文的研究结果从深度迁移学习的角度出发,为轴承早期故障的智能在线检测提供了新的解决方案,检测结果鲁棒、稳定、准确,同时数据依赖性小,因此具有显著的理论研究价值与实际工程应用价值。
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