【摘 要】
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当前,机械设备已经广泛地应用于能源、交通、冶金、化工、航空等行业,在现代工业和生产中所起到的作用越来越大,并且机械设备的结构正朝重型化、大型化、高速化、精密化、复杂化等方向迅速地发展。机械设备的功能愈加完善,结构越来越复杂,致使对机械设备的健康状态进行监测愈发困难,机械设备一旦发生故障会造成严重的后果。对机械设备进行可靠的监测,开发有效的故障诊断技术,不仅可以保证机械设备运行的安全,还可以获得明显
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当前,机械设备已经广泛地应用于能源、交通、冶金、化工、航空等行业,在现代工业和生产中所起到的作用越来越大,并且机械设备的结构正朝重型化、大型化、高速化、精密化、复杂化等方向迅速地发展。机械设备的功能愈加完善,结构越来越复杂,致使对机械设备的健康状态进行监测愈发困难,机械设备一旦发生故障会造成严重的后果。对机械设备进行可靠的监测,开发有效的故障诊断技术,不仅可以保证机械设备运行的安全,还可以获得明显的经济效益。得益于现代科技的不断进步,机械设备故障诊断领域吸收了越来越多的先进技术,并取得了大量优秀的研究成果。近些年来,数据驱动的故障诊断方法随着大数据的快速发展得到了越来越多的关注和研究。数据驱动的故障诊断方法能够在不需要精确的系统模型和专家知识的情况下对机械设备的相关运行数据进行处理分析,实现对机械设备的故障诊断。当前在许多工业应用场景下获取到的反映机械设备状态的数据信号非平稳、非线性、噪声较多,还可能出现信号调制的现象,许多数据信号无法被准确标注,因此积累了大量的无标签数据。对大量的无标签数据进行分析,对故障诊断人员来说是一项费时费力的工作。无监督学习算法可以直接利用无标签数据进行分析研究,具有强大的适用性,近年来已经成为故障诊断领域新的研究热点。本文基于无监督学习开展机械设备故障识别方法的研究,为充分利用机械设备无标签振动数据进行故障诊断提供合理的解决方案。本文的主要研究内容如下:（1）本文选用堆叠稀疏自编码器（Stacked Sparse Autoencoders,SSAE）来无监督地提取原始数据的高度抽象的特征,针对在面对无标签数据时无法以传统的有监督方式微调SSAE网络的问题,通过对SSAE模型结构和算法原理的深入分析,对传统的有监督微调方式进行了改进,提出了一种两阶段的无监督微调策略来对SSAE进行微调,实现SSAE完全无监督的特征提取。通过在一个公开数据集上的实验对采用无监督微调策略的SSAE的特征提取能力进行了验证,与其他几种常见的无监督特征提取算法相比,SSAE具有最好的特征提取效果。（2）针对传统的模糊聚类算法存在进行聚类之前需要设置聚类数量、对初始聚类中心的选择十分敏感以及离群样本点使聚类结果不准确的问题,通过深入了解这些问题产生的原因,提出了自适应加权模糊聚类算法（Adaptive Weighted Gath-Geva clustering,AWGG）。AWGG算法根据样本的数据密度来选择合适的初始聚类中心;在聚类训练过程中,通过对样本加权来获得加权聚类中心;引入PBMF聚类评价指标,可以不用预设聚类数,自适应的得到最优的聚类数和聚类结果。AWGG算法有效的解决了传统模糊聚类算法的缺点,在不需要设置聚类数的情况下,能够稳定地自动获得最优的聚类结果。通过实验对所提AWGG算法的性能进行了验证,实验结果证明了所提出的AWGG算法的有效性,与其他常见的模糊聚类算法相比具有明显的优势。（3）针对现实中存在大量无标签振动数据的场景,提出了一种完全无监督的故障识别框架——深度自适应模糊聚类算法（Deep Adaptive Fuzzy Clustering Algorithm,DAFC）。DAFC利用SSAE从原始数据集中逐层提取高度抽象的特征,所提取的特征能有效地代表样本的基本特性,并能够降低噪声的影响,将SSAE提取出的高度抽象特征作为AWGG算法的输入,使用AWGG聚类算法进行无监督自适应模糊聚类,自动得到最优的聚类结果。DAFC通过SSAE的无监督微调策略将SSAE与AWGG有机的结合在一起,构成了完全无监督的故障识别框架,在故障诊断领域属于首次实现完全无监督的故障识别。DAFC算法能够直接使用无标签振动数据进行聚类分析,自动得到最优的聚类结果,极大的节约了故障诊断人员的时间成本,在两个数据集上的实验结果证明了其无监督故障识别的有效性。
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