故障診斷是提高機(jī)械使用可靠性、保障設(shè)備長(zhǎng)周期穩(wěn)定運(yùn)行、減少因故障停機(jī)帶來(lái)經(jīng)濟(jì)損失的一類重要技術(shù)。傳統(tǒng)的故障診斷方法借助專家知識(shí)從信號(hào)中人工提取特征,但由于信號(hào)的非穩(wěn)態(tài)、非線性、非高斯等特點(diǎn),這一過(guò)程需進(jìn)行大量的分析和對(duì)比,費(fèi)時(shí)費(fèi)力,因此如何高效地提取有區(qū)分度的特征并準(zhǔn)確識(shí)別成為本領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)和難點(diǎn)。為實(shí)現(xiàn)特征的自動(dòng)提取和識(shí)別,本文將深度學(xué)習(xí)中的深度自編碼器（Deep Auto-encoder,DAE）方法引入該問(wèn)題。面向樣本充足的情況,提出了一種基于DAE的故障診斷方法。接著,考慮信號(hào)噪聲和小樣本兩個(gè)影響因素,分別對(duì)DAE進(jìn)行改進(jìn),研究了針對(duì)噪聲信號(hào)和小樣本的故障診斷方法。在此基礎(chǔ)上,綜合考慮兩個(gè)因素,研究了小樣本條件下噪聲信號(hào)的故障診斷方法。主要內(nèi)容如下:面向樣本充足的情況,提出了一種稀疏DAE（Sparse DAE,SDAE）的故障診斷方法。針對(duì)SDAE會(huì)提取相似特征的問(wèn)題,設(shè)計(jì)了一種Subset方法,幫助SDAE從不同故障模式的樣本中提取有區(qū)分度的特征。此外,針對(duì)Subset-SDAE需手動(dòng)調(diào)參的問(wèn)題,提出了基于粒子群算法的參數(shù)優(yōu)化框架,以自動(dòng)獲取最優(yōu)的參數(shù)配置。在2個(gè)工程案例... 

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【學(xué)位級(jí)別】：博士

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(a)風(fēng)力發(fā)電機(jī);(b)風(fēng)力發(fā)電機(jī)結(jié)構(gòu)示意

參數(shù)通常是手動(dòng)設(shè)置。調(diào)參過(guò)程依賴經(jīng)驗(yàn)知識(shí)、費(fèi)時(shí)費(fèi)力，一旦參數(shù)設(shè)置不佳導(dǎo)致算法效果不好，甚至無(wú)效。而且，訓(xùn)練樣本通常為高維的海量數(shù)據(jù)，單次訓(xùn)練時(shí)間長(zhǎng)，手動(dòng)調(diào)參效率低。針對(duì)上述問(wèn)題，本章提出了如下解決思路：針對(duì)相似樣本易誤分問(wèn)題，提出了一種新的 Subset 技術(shù)，用于提取有區(qū)分的特征。針對(duì)特征自動(dòng)提取問(wèn)題，提出了一種 Subset-SDAE 模型，用于從高維數(shù)據(jù)中自動(dòng)提取故障特征。針對(duì)調(diào)參問(wèn)題，提出了一種基于 PSO 算法的優(yōu)化框架，優(yōu)化 Subset-SDAE 的結(jié)構(gòu)和參數(shù)。3.2. 基于 K 均值的相似度量化方法及 Subset 分配方法Subset的思想起源于Duong[117]提出的層次模型，并由Bai等[116]進(jìn)一步研究。圖 3.1 給出了 Bai 等用于物體識(shí)別的 Subset 技術(shù)，其核心思想是通過(guò)直觀地觀察，將相似的物體分開，并采用多個(gè)模型對(duì)每個(gè) Subset 分別學(xué)習(xí)特征。不同于圖片，故障診斷是將傳感器信號(hào)作為信息的載體，由于高采樣頻率、環(huán)境干擾、信號(hào)非穩(wěn)態(tài)、非線性等因素，信號(hào)的相似性難以直觀判斷。因此本節(jié)提出了一種針對(duì)傳感器信號(hào)的相似度量化方法，及 Subset 分配方法。

圖 3.7 Subset-SDA3.6. 工程案例驗(yàn)證為驗(yàn)證所提方法的有效性，在電機(jī)機(jī)軸承數(shù)據(jù)采集于實(shí)驗(yàn)室的仿真平臺(tái)，自3.6.1. 電機(jī)軸承案例驗(yàn)證3.6.1.1. 案例介紹電機(jī)軸承數(shù)據(jù)來(lái)源于 CWRU(Case為實(shí)驗(yàn)仿真平臺(tái)，包括 2 馬力的電機(jī)、置。測(cè)試軸承為 SKF 公司制造的深溝球磁性底座安放在電機(jī)殼體上獲取振動(dòng)信為 7mils，14mils，21mils，28mils 的外

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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本文編號(hào)：3574440