針對機(jī)械故障振動信號在變工況條件下的特征提取與智能診斷問題,該研究提出了一種將變分模態(tài)分解（Variational Mode Decomposition,VMD）的優(yōu)化算法與深度遷移學(xué)習(xí)（Deep Transfer Learning,DTL）模型相結(jié)合的故障診斷方法。首先,通過多種群差分進(jìn)化（Multiple Population Differential Evolution,MPDE）算法和包絡(luò)熵適應(yīng)度函數(shù)來優(yōu)化VMD,以解決VMD中本征模態(tài)函數(shù)分解個(gè)數(shù)k和懲罰因子α難以自適應(yīng)確定的問題,再將VMD分解后的本征模態(tài)函數(shù)根據(jù)平均峭度準(zhǔn)則進(jìn)行重構(gòu),重構(gòu)信號經(jīng)過連續(xù)小波變換后獲取信號時(shí)頻特征。然后在深度殘差網(wǎng)絡(luò)（Deep Residual Network,ResNet）的基礎(chǔ)上,將ResNet網(wǎng)絡(luò)與遷移學(xué)習(xí)（Transfer Learning,TL）模型進(jìn)行結(jié)合,采用邊緣分布自適應(yīng)方法縮小機(jī)械故障信號源域數(shù)據(jù)集與目標(biāo)域數(shù)據(jù)集之間的差異,構(gòu)建出適合于變工況條件下的機(jī)械故障診斷深度遷移學(xué)習(xí)模型。最后,在4個(gè)不同工況條件下的滾動軸承試驗(yàn)數(shù)據(jù)集中,將所提出的MPDE-VMD+DTL的故障診斷方法與... 

【文章來源】：農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào). 2020,36(14)北大核心EICSCD

【文章頁數(shù)】：9 頁

【部分圖文】：

MPDE-VMD算法流程圖

式中l(wèi)為診斷模型的總損失；lc(Ds,ys)表示模型在有標(biāo)注的數(shù)據(jù)上的常規(guī)分類損失；?MK-MMD2(Ds,Dt)為模型的邊緣分布自適應(yīng)損失；Ds為源域；Dt為目標(biāo)域；ys為源域的實(shí)際類別；MK-MMD為多核最大均值差異函數(shù)；?為權(quán)重參數(shù)。3 基于VMD優(yōu)化算法與深度遷移模型的故障診斷方法

MCVN數(shù)據(jù)源自昆明理工大學(xué)振動噪聲監(jiān)測與控制研究所。如圖3d所示，采用QPZZ-II旋轉(zhuǎn)機(jī)械振動分析及故障模擬試驗(yàn)臺采集數(shù)據(jù)。試驗(yàn)平臺主要由驅(qū)動電機(jī)、軸承座、齒輪箱和偏重轉(zhuǎn)盤等組成，可在50～800 r/min范圍內(nèi)模擬不同轉(zhuǎn)速的故障特征。試驗(yàn)的采樣頻率為8kHz，分別在800和1 200 r/min轉(zhuǎn)速下采集SKF6205軸承的振動數(shù)據(jù)。該數(shù)據(jù)集包括不同工況下軸承的5種健康狀態(tài)。試驗(yàn)數(shù)據(jù)使用Matlab 2019b、Python 3.7.1與pytorch深度學(xué)習(xí)框架[30]分析，運(yùn)算平臺為Intel Xeon E5 10核處理器。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
[1]基于機(jī)器學(xué)習(xí)的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷方法的研究[D]. 徐波.武漢科技大學(xué) 2019
[2]基于變分模態(tài)分解的舶舶軸系狀態(tài)監(jiān)測及故障診斷方法研究[D]. 陳凱.武漢理工大學(xué) 2018
[3]機(jī)械噪聲監(jiān)測中盲信號處理方法研究[D]. 王宇.昆明理工大學(xué) 2010



本文編號：3141676