隨著計算機、傳感器和通信技術(shù)的發(fā)展,現(xiàn)代工業(yè)系統(tǒng)變得越來越復雜。如何保證機械設(shè)備的可靠運行,在設(shè)備發(fā)生故障時精準的定位故障并且快速修復故障變得十分重要。故障診斷就是一種在設(shè)備發(fā)生故障時,確定故障發(fā)生原因的技術(shù),在實際生產(chǎn)過程中能夠幫助工廠進行快速的故障排查和故障修復。故障診斷的方法有很多種,目前基于傳統(tǒng)機器學習的故障診斷方法應(yīng)用廣泛,這種方法能夠不依賴系統(tǒng)的先驗知識,直接從采集到的工業(yè)設(shè)備運行數(shù)據(jù)中挖掘出設(shè)備的故障特征。但是傳統(tǒng)的機器學習算法存在維度災(zāi)難、過擬合等問題,而且對于不同的設(shè)備往往需要人工的構(gòu)造特征,泛化性能不好。本文針對這些問題,將深度學習的方法引入到機械設(shè)備的故障診斷之中。本文的主要工作有:1、提出了一種基于深度自編碼網(wǎng)絡(luò)的機械設(shè)備故障診斷方法,利用收縮自編碼構(gòu)建深層網(wǎng)絡(luò),實現(xiàn)設(shè)備故障特征的自動挖掘,移除對人工構(gòu)造特征的依賴,提高方法的泛化性和通用性。2、提出了一種一元分類的融合算法,通過分辨設(shè)備的已有故障類型和未知故障類型,提高模型的準確率。3、通過實驗數(shù)據(jù)驗證本文方法的有效性并與當前普遍使用的基于機器學習的故障診斷方法進行比較,詳細分析影響模型準確率的因素。
【學位單位】：北京郵電大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2019
【中圖分類】：TP18;TH17
【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 課題背景及意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 本文的主要工作
    1.4 本文的內(nèi)容安排
第二章 相關(guān)技術(shù)綜述
    2.1 深度學習概述
        2.1.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
        2.1.2 深度學習經(jīng)典模型
        2.1.3 深度學習主要應(yīng)用
    2.2 自編碼機
        2.2.1 基本結(jié)構(gòu)
        2.2.2 收縮自編碼機
        2.2.3 稀疏自編碼機
    2.3 本章小結(jié)
第三章 基于深度收縮自編碼網(wǎng)絡(luò)的設(shè)備故障診斷
    3.1 深度自編碼網(wǎng)絡(luò)
        3.1.1 預訓練過程
        3.1.2 微調(diào)過程
    3.2 分類器的構(gòu)建
        3.2.1 Softmax分類器
        3.2.2 實踐過程中的問題
    3.3 一元分類融合算法
        3.3.1 孤立森林
        3.3.2 融合算法
    3.4 本章小結(jié)
第四章 設(shè)備故障診斷實例測試及分析
    4.1 實例測試
        4.1.1 軸承測試
        4.1.2 齒輪箱測試
    4.2 一元分類融合算法的故障診斷性能測試
    4.3 故障診斷模型性能測試與分析
        4.3.1 訓練樣本數(shù)的選擇
        4.3.2 收縮率和稀疏性正則的權(quán)重
        4.3.3 可視化分析
    4.4 本章小結(jié)
第五章 總結(jié)與展望
    5.1 論文主要工作
    5.2 論文工作展望
參考文獻
致謝
攻讀碩士學位期間發(fā)表的論文

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本文編號：2859809