【摘 要】
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行星齿轮机构因为体积小、传动比大、效率高等优点,被广泛应用在汽车传动系统中实现变速、减速、差速等功能,并且在直升机、风力发电机等的传动链中也是关键零部件。但是行星齿轮箱往往会因为工况恶劣、载荷波动、疲劳应力等问题,导致其中的齿轮出现磨损、折断等故障。行星齿轮箱一旦出现故障将会导致严重的安全隐患和巨大的经济损失,而传统的人工运维难以实现实时的、准确的健康状态监测和故障诊断。因此本文将主要研究基于深度
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目“面向动轴齿轮传动故障诊断的振动型驱动稀疏表征理论研究”（项目标号:51675065）；
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行星齿轮机构因为体积小、传动比大、效率高等优点,被广泛应用在汽车传动系统中实现变速、减速、差速等功能,并且在直升机、风力发电机等的传动链中也是关键零部件。但是行星齿轮箱往往会因为工况恶劣、载荷波动、疲劳应力等问题,导致其中的齿轮出现磨损、折断等故障。行星齿轮箱一旦出现故障将会导致严重的安全隐患和巨大的经济损失,而传统的人工运维难以实现实时的、准确的健康状态监测和故障诊断。因此本文将主要研究基于深度学习的齿轮箱故障诊断方法,实现实时、智能、自动、准确的故障诊断。为了解决Tanh函数在深度模型中的梯度消失问题,提出了修正线性双曲正切函数（Rectified Linear Tanh,ReLTanh）;为了对域适应迁移模型进行改进,提出多尺度卷积迁移机制（Multi-Scale Transfer Mechanism,MSTM）和多尺度迁移投票机制（Multi-Scale Transfer Voting Mechanism,MSTVM）。主要研究内容如下:（1）Tanh是经典激活函数,具有良好的噪声鲁棒性与非线性激活特性,但是在深层模型中,Tanh会导致梯度消失问题,限制模型的拟合能力,影响最终的诊断正确率。为保留Tanh的优点,同时解决梯度消失问题,本文对Tanh进行改进并提出ReLTanh。ReLTanh由两端的直线和中间的Tanh曲线构成,通过自适应的阈值调整两端直线的斜率,进而在梯度稳定特性、非线性特性、噪声鲁棒性、0均值特性等多个方面寻求平衡,实现高鲁棒性、高正确率的故障诊断。本文从理论和实验两个层面验证了ReLTanh的可行性、有效性。（2）深度学习模型的训练需要大量的带标签样本,但是在实际的行星齿轮箱运维场景中,难以获得足够的真实样本供模型训练。因此本文将迁移学习模型引入到故障诊断中,希望利用充足的源域样本训练迁移模型,进而在没有带标签样本的目标域实现故障诊断。考虑到传统域适应模型中迁移特征尺度单一的问题,提出了MSTM,MSTM可以广泛地应用于经典的迁移模型并对其进行改进。MSTM对输入特征进行不同尺度的卷积与池化,进而提取出多尺度的迁移特征,有助于减小域间距离,加快模型收敛,提高模型在目标域的诊断正确率。（3）MSTM可以对模型的迁移损失进行强化,但这种强化可能会破坏故障分类损失与迁移损失之间的平衡,为了解决这个问题,本文进一步提出了多尺度迁移投票机制。MSTVM基于Inception模块构建多尺度迁移模块,基于Bagging策略构建多个分支分类器。MSTVM在保留多尺度迁移特征的同时,引入了多尺度投票机制,实现对迁移损失和分类损失的同时强化。MSTVM进一步提高迁移模型在目标域的故障诊断精度,并且大大提高了迁移模型对随机初始化参数与样本集的鲁棒性。
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