【摘 要】
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在动态变化的复杂工况环境下,特征工程与分类器结合的传统故障诊断方法对设备健康状态的监控将变得更加困难。因此,研究稳定、高效、智能的故障诊断方法具有重要意义。基于卷积神经网络的深度学习技术已在故障诊断领域得到了成功的应用,取得了较好的效果。为此,本文针对传统方法在复杂工况下的局限性,以轴承为研究对象,开展了基于卷积神经网络的故障诊断方法研究。本文首先提出了用于轴承故障诊断的卷积神经网络基础诊断模型O
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在动态变化的复杂工况环境下,特征工程与分类器结合的传统故障诊断方法对设备健康状态的监控将变得更加困难。因此,研究稳定、高效、智能的故障诊断方法具有重要意义。基于卷积神经网络的深度学习技术已在故障诊断领域得到了成功的应用,取得了较好的效果。为此,本文针对传统方法在复杂工况下的局限性,以轴承为研究对象,开展了基于卷积神经网络的故障诊断方法研究。本文首先提出了用于轴承故障诊断的卷积神经网络基础诊断模型OOCMnet。该模型采用一维卷积核直接作用于轴承的时域振动信号,通过分析卷积计算的特点给出了一维卷积神经网络结构的改进准则。该模型学习参数少,轴承数据特征表达能力强,在CWRU轴承数据库上的诊断准确率可达100%,通过和其它代表性算法进行对比,验证了所提算法的优越性。针对动态负载下模型诊断效率低的问题,该类问题为故障诊断中的领域适应问题,本文基于问题特征提出了改进OOCMnet的领域适应的特征提取框架。通过进一步分析轴承振动信号的数据特点,提出了动态时间规整自修正算法,并结合空间金字塔池化技术改进了原来的特征提取方式。通过特征可视化技术验证了该特征提取方法有效地提高了模型的抗变负载能力。针对提出的特征提取算法在实际应用中的不足,提出了领域适应的轴承故障诊断模型adaSPPnet。adaSPPnet模型通过重标定策略改进了空间金字塔池化层结构,同时引入了随机删减策略,并结合网络微调技术,增强了模型跨领域泛化能力,最后给出了训练优化方法,降低了模型学习难度,进一步提高了模型在动态负载下的故障诊断准确率。针对深度神经网络技术可解释性差的问题,通过数据可视化技术分析了adaSPPnet模型取得高性能的原因。最后,对全文的工作进行了总结并分析了其不足,指出了若干将来可以继续开展的研究方向。
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