多分类器集成加权均衡分布适配的滚动轴承寿命阶段识别

针对不同工况下样本有限不平衡造成滚动轴承寿命阶段识别中少数类样本无法被有效识别的问题,提出了多分类器集成加权均衡分布适配的滚动轴承寿命阶段识别方法。首先,采用随机抽样的方式获得源域多样本训练集,为目标域预测伪标签的同时赋予样本不同的初始权重,充分训练少数类样本;然后,在再生核希尔伯特空间训练各源域样本集的分类器,并通过迭代的方式优化伪标签、更新权重矩阵;最后,通过多分类器集成策略将合适的基分类器集成为强分类器,以获得最终识别结果。结合F-score评价标准,使用宏平均与微平均评价指标对多分类任务进行评价避免了准确率对识别结果的误导。在两组滚动轴承寿命阶段数据集上进行实验验证,证明了所提方法的可行性和有效性。     

基于子空间域对抗判别网络的不同型号滚动轴承剩余寿命预测

针对不同型号滚动轴承因结构尺寸、运行工况等差异导致轴承退化数据分布和特征尺度不一致,引起剩余寿命预测精 度下降的问题,提出基于子空间域对抗判别网络的不同型号滚动轴承剩余寿命预测方法。 首先,通过高效通道注意力机制提升 特征提取器各通道中重要特征的权重,自适应获取不同型号滚动轴承的深层性能退化特征,并以此预训练标签预测器;然后,在 对抗判别网络框架上将域判别器与特征提取器对抗训练,最小化源域和目标域在表征子空间上的正交基距离,利用表征子空间 正交基不受特征缩放影响的性质克服特征尺度变化过大引起的回归性能下降问题,实现不同型号滚动轴承间的域自适应;最 后,利用训练好的特征提取器提取待预测轴承退化特征,输入标签预测器得到剩余寿命。 在 PRONOSTIA、XJTU-SY 和自测数据 集上进行了验证,实验结果表明所提方法能充分学习源域特征分布信息,有效克服不同型号下的特征尺度差异,相比其他域自 适应方法效果提升 20% 至 40% 。     

基于shapelets时间序列的多源迁移学习滚动轴承故障诊断方法

针对滚动轴承故障诊断在工程实际中故障数据稀缺的问题,提出一种基于shapelets时间序列的多源迁移学习滚动轴承故障诊断方法。首先利用典型故障信息丰富、标记样本充足的滚动轴承数据构建多源域数据集,使用不同源域的数据对源域特征提取器与分类器进行预训练;然后利用基于动态时间规整的shapelets学习算法提取源域与目标域的shapelets作为判别结构,通过度量判别结构优化源域数据,对源域网络进行微调以得到诊断模型;最后根据每个源域与目标域的shapelets之间的差异,利用自适应域权重对各分类器的结果进行聚合得出诊断结果。实验结果表明,该方法在小样本与强噪声的情况下具有较高的故障诊断准确率。     

广义精细复合多尺度样本熵与流形学习相结合的滚动轴承故障诊断方法

针对滚动轴承故障特征提取困难的问题,提出了一种广义精细复合多尺度样本熵(GRCMSE)与流形学习相结合的特征提取方法。利用GRCMSE提取滚动轴承故障特征信息;采用判别式扩散映射分析(DDMA)方法对高维特征进行降维处理;将低维故障特征输入粒子群优化支持向量机多故障分类器中进行故障识别。滚动轴承故障实验分析结果表明：GRCMSE特征提取效果优于多尺度样本熵(MSE)、精细复合多尺度样本熵(RCMSE)和广义多尺度样本熵(GMSE); DDMA降维效果优于等度规映射(Isomap)和局部切空间排列(LTSA)的降维效果;GRCMSE和DDMA相结合后的滚动轴承故障识别精度达到100%。     

基于迁移成分分析的跨域轴承故障分类方法研究

针对部分轴承故障样本稀少、源域和目标域数据存在分布差异、缺乏良好的跨域特征表示,从而导致分类性能退化、故障辨识精度低等问题,提出了一种基于迁移成分分析的域自适应轴承智能故障诊断方法。首先,建立了一个新型特征表示;然后,通过一个用特征提取方法得到的参数核实现域自适应,将数据投射到已学习的迁移成分,让源域和目标域样本在特征子空间上的最大均值差异最小化,得到了一个降维的特征子空间,由此显著地缩小了域分布间的距离,实现了从源域到目标域的跨域特征信息迁移;最后,通过实验对所提出的故障诊断方法的有效性进行了验证。研究结果表明:所提方法的最高分类精度达到95%,平均测试准确度达到81%,比常用分类方法的准确率提升了70%左右;所提算法可以减少域分布差异和标签噪声的影响,正确、有效地对小样本数据进行分类,检测出滚动轴承的健康状态。     

基于深度迁移学习的复杂环境下油气管道周界入侵事件识别

长输油气管道沿途运行环境复杂,传统方法中假设的标准样本与实际样本分布一致的前提遭到破坏,导致单一的识别模型在不同环境下对入侵事件识别准确率降低。为了改善识别模型偏差问题,提出一种基于域不变特征深度迁移学习的管道入侵事件识别方法,通过堆叠稀疏自编码网络实现不同环境条件下的入侵事件自适应特征提取,并引入迁移学习实现复杂环境中入侵事件的准确识别。该方法通过场景差异性评测,缩小复杂真实场景与典型场景间分布差异,获得有效的域不变模型。实验结果表明,所提方法能明显改善复杂环境下油气管道入侵事件识别效果,提高识别准确率。     

基于深度特征提取与迁移学习的滚动轴承故障诊断

机械设备的安全运行是工业制造过程中的基本要求,而滚动轴承作为机械设备的重要部件,由于在复杂条件下长时间运行,容易发生不可预见的故障。故障的发生,无论大小都会造成经济损失。因此,对滚动轴承进行可靠的诊断至关重要。针对强噪声背景下卷积神经网络特征辨识度不足的问题,提出一种多尺度卷积神经网络（multiscale convolutional neural network,MSCNN）与双向门控循环单元（bidirectional gated recurrent unit,Bi GRU）相融合的深度特征提取网络,利用MSCNN和Bi GRU对带噪声的振动信号分别提取多尺度特征和时序特征,并通过注意力机制模块对融合特征赋予不同权重,实现重要特征选择。进一步,为解决变工况下源域与目标域特征分布不同的问题,在所提深度特征提取网络中引入迁移学习,通过多级距离公式度量源域与目标域特征分布差异,并将度量结果添加到损失函数中,利用损失的反向传播,实现源域与目标域特征分布对齐。最后,模型以softmax函数作为分类器进行滚动轴承故障诊断。实验对比和分析表明,所提模型具备较好的迁移能力,取得了更高的故障识别准确...     

一种面向旋转机械的基于Transformer特征提取的域自适应故障诊断

针对基于深度学习的旋转机械故障诊断方法在新工作条件下缺乏标注数据、跨域诊断精度较低的问题,提出了一种基于Transformer的域自适应故障诊断方法。采用Transformer的变体VOLO构造特征提取器以获取细粒度更佳的故障特征表示。利用源域数据进行监督学习对源域和目标域数据的特征提取器进行预训练,并且冻结源域提取器参数以获取固定的源域特征。利用域对抗自适应策略和局部最大平均差异结合目标域未标注数据训练目标域特征提取器,实现源域特征与目标域特征的边缘分布、条件分布对齐。通过两个多工况实验对所提出的故障诊断算法进行了验证,结果表明提出的基于Transformer特征提取的域自适应故障诊断方法相比5种传统域自适应方法,在齿轮和轴承数据集上分别平均提升了22.15%和11.67%的诊断精度,证明所提出方法对于跨域诊断精度具有提升作用。     

基于对抗域自适应的轴承剩余使用寿命预测方法

基于学习模型的轴承剩余使用寿命(RUL)预测方法通常假设训练和测试数据具有相同的数据分布,为解决现有方法在不同工况或不同轴承RUL预测精度大幅下降的问题,提出一种基于对抗域自适应的轴承RUL预测方法。首先进行轴承健康阶段划分,使用等渗回归对振动数据进行预处理,平滑退化信号中的随机波动,再通过测量滑动窗口内的退化梯度进行健康阶段识别,表征退化趋势并识别跳跃点,从而划分健康阶段;在此基础上,选择源域和目标域的轴承退化阶段的振动数据作为模型输入,使用源域数据预训练特征提取器和寿命预测模块;然后设计域判别器网络对抗性地训练特征提取器,以最小化源域特征与目标域特征之间的分布差异;最后使用更新参数的目标特征提取器提取目标域的特征并进行RUL预测。使用IEEE PHM Challenge 2012轴承数据集验证了本文方法的有效性,与现有模型的对比试验表明本文方法在实现不同工况下轴承RUL预测迁移问题上表现更好。     

基于增强迁移卷积神经网络的机械智能故障诊断

现有的基于深度迁移学习的智能诊断方法通常对源域和目标域特征对齐来减少两者分布差异,没有考虑源域类别决策边界对目标域特征匹配的影响,针对此不足,提出了一种增强迁移卷积神经网络（Enhanced transfer convolutional neural network,ETCNN）来改进机械设备在变工况下的诊断精度和泛化能力。为充分利用标签信息和提取高维特征,构建卷积神经网络和两个独立的分类器对源域数据分别训练,用于检测远离决策边界的目标域样本。为有效减少不同决策边界处样本的误匹配,进一步构建分类损失函数和分类器判别损失函数,并引入对抗训练策略,最大两个分类器的分类差异,同时最小化源域与目标域特征分布差异,实现目标域样本与源域样本自适应匹配,从而有效改进故障的分类性能。在滚动轴承数据集上对所提方法进行充分评估,并与其他三种深度迁移学习方法：域适配网络（Domain adaptive network,DAN）,多层域适配网络（Multi-layer DAN,MLDAN）,以及深度对抗卷积神经网络（Deep adversarial convolutional neural network,DACNN）进行充分比较,结果表明,所提方法不仅具有良好的分类能力和泛化能力,同时明显优于其他方法。     

基于流形学习与一类支持向量机的滚动轴承早期故障识别方法

提出了一种基于流形学习与一类支持向量机的轴承早期故障识别方法。首先提取轴承信号的时域参数构成原始特征样本空间;然后采用基于拉普拉斯特征映射算法(Laplacian eigenmap,LE）的流形学习方法对特征样本进行特征压缩,提取出敏感的故障特征;最后采用一类支持向量机对各状态实现分类识别。利用实测的滚动轴承故障数据对算法进行了验证,并将LE方法与主成分分析（PCA）方法进行了比较,
结果证明该方法可行。     

基于递归熵及长短期记忆神经网络的滚动轴承退化趋势预测

针对滚动轴承退化趋势预测中的特征选择及模型优化问题,提出了基于相空间重构结合长短期记忆神经网络的滚动轴承退化趋势预测方法。首先,在滚动轴承退化特征灰色关联分析的基础上,对滚动轴承运行状态跟踪能力进行量化评估;然后,为统一描述各个特征对轴承退化状态的表征信息,采用谱聚类方法对滚动轴承运行状态进行了准确划分;最后,以滚动轴承正常期的退化指标为基础,采用长短期记忆神经网络预测滚动轴承退化趋势。试验表明,该方法不仅能及时发现轴承运行的衰退时间点,且相比于BP和RBF神经网络具有更高的寿命预测精度。     

基于局部均值分解与拉普拉斯特征映射的滚动轴承故障诊断方法

针对滚动轴承非平稳振动信号的特征提取及维数优化问题,提出了融合局部均值分解与拉普拉斯特征映射的轴承故障诊断方法。首先,通过局部均值分解对非平稳振动信号进行平稳化分解,提取乘积函数分量、瞬时频率及瞬时幅值的高维信号特征集;然后,将高维特征集作为拉普拉斯特征映射算法的学习对象,提取轴承高维故障特征集的内在流形分布,以获得敏感、稳定的轴承振动特征参数,实现基于非平稳振动信号分析的滚动轴承故障特征提取;最后,结合支持向量分类模型量化LMD-LE方法的特征提取效果,实现不同状况下的轴承故障分类。轴承故障样本分类识别平均正确率达到91.17%,表明LMD-LE方法有效实现了高维局部均值分解特征集合的降噪,所提取的特征矩阵对轴承故障特征描述准确。     

基于一维卷积神经网络的滚动轴承故障程度诊断

针对滚动轴承性能退化状态的识别问题,提出了基于一维卷积神经网络的故障诊断方法。以轴承原始振动信号为输入,利用一维卷积神经网络自适应学习特征和分类的能力,实现由数据到识别结果的“端到端”诊断,避免了人为因素的干扰。通过凯斯西储大学不同故障尺寸的滚动轴承故障数据(模拟不同故障程度)加以验证,所建立python-Keras深度学习模型的诊断正确率达到98.2%。用辛辛那提大学滚动轴承全寿命周期数据对退化全过程进行诊断,根据轴承原始信号时域指标变化将全周期分为正常、轻微退化、中度退化、严重退化和失效5种程度,通过一维卷积神经网络对轴承原始数据进行有监督学习,所建立python-Keras深度学习模型的故障诊断平均准确率为93%。     

基于威布尔与模糊C均值的滚动轴承故障识别

提出一种基于威布尔分布与模糊C均值(fuzzy C-means,FCM)聚类算法相结合的滚动轴承故障识别方法。针对不同故障类型的威布尔分布模型的尺度参数、形态参数和威布尔负对数能够较好地刻画轴承运行的状态特性,提取其尺度、形态和威布尔负对数似然函数等3个参数构建表征轴承运行状态的特征向量。模糊C均值根据样本相对于聚类中心的隶属度确定样本的亲疏程度而实现分类。实验中,首先采用组合形态滤波器对滚动轴承原始信号进行降噪,然后建立威布尔分布模型,将提取的特征向量输入模糊C均值分类器进行故障诊断和识别。结果表明,该方法对机械故障诊断识别准确率高,可以作为滚动轴承故障识别的重要手段。     

基于路图拉普拉斯算子范数和马氏距离的滚动轴承故障诊断

为有效提取滚动轴承振动信号的故障特征,将图信号处理技术引入故障诊断领域。首先根据滚动轴承振动信号构造路图,获得路图信号;再将计算得到的路图拉普拉斯算子范数作为特征参数,构造不同故障的标准特征空间;最后通过测试样本与标准特征空间的马氏距离实现不同故障模式的识别。实测滚动轴承振动信号的分析结果表明,该方法能有效诊断轴承故障。     

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% 。     

改进Alexnet的滚动轴承变工况故障诊断方法

旋转机械中的滚动轴承常工作在变负荷、强噪声的环境中,而传统的滚动轴承故障诊断方法难以在复杂工况下自适应地提取对其故障诊断有利的特征,针对此问题,提出一种改进AlexNet的滚动轴承变工况故障诊断方法。首先,将采集的一维时域信号按横向插样构建便于改进AlexNet输入的二维特征图,于现存的纵向插样和二维频谱而言,保留了特征自动提取过程中振动信号的时序性和关联性;其次,改进调整AlexNet卷积层的功能层且经过卷积和次采样等操作,从二维特征图中自动提取出利于滚动轴承状态辨识的特征;最后,以softmax的交叉熵为损失函数,利用Adam按小批量迭代优化法实现对滚动轴承故障的诊断。通过与多种方法对滚动轴承不同位置、不同损伤程度的12类状态诊断效果比较,结果表明,该方法对变负荷、强噪声条件下的滚动轴承故障诊断的精度更高,鲁棒性更强。     

地铁环境振动源强测试与评价标准分析

实测南昌地铁1号线隧道内约200趟列车通过邻近非减振与减振断面的振动响应。基于不同振动评价标准,从统计角度分析了不同车次列车运行对时域和频域的影响、测点位于隧道壁不同高度对振动源强值及钢弹簧浮置板减振量评价的影响。分析结果表明:钢弹簧浮置板隧道壁上的减振效果明显,但浮置板本身的振动响应大幅增加。不同车次对各测点低频段及隧道壁高测点影响较大,但对Z振级影响较小。振动在隧道壁上低频段有所放大。由隧道壁低测点测得的最大Z振级最适合评价地铁源强值,南昌地铁实测源强值为76.66 d B。不同高度测点及不同评价标准对浮置板减振量评价有较大影响,建议采用低测点最大Z振级评价浮置板减振量。