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基于深度迁移学习的航天器故障诊断 被引量：11
1
作者 唐艺璠 窦立谦 +2 位作者 季春惠 刘文静 宗群 《空间控制技术与应用》 CSCD 北大核心 2021年第3期57-63,共7页
随着航天科技的发展,智能故障诊断技术是确保航天器控制系统安全、自主运行的关键技术之一.由于在轨航天器遥测数据样本少、噪声高、未标记,因此缺乏自适应能力、学习能力的传统故障诊断方法难以准确诊断在轨航天器故障.本文针对上述问... 随着航天科技的发展,智能故障诊断技术是确保航天器控制系统安全、自主运行的关键技术之一.由于在轨航天器遥测数据样本少、噪声高、未标记,因此缺乏自适应能力、学习能力的传统故障诊断方法难以准确诊断在轨航天器故障.本文针对上述问题提出一种基于深度迁移学习的航天器故障诊断方法,为在轨航天器实时故障诊断提供了可行方法.首先,对航天器运行数据进行预处理,将多维时域信号转换为二维图像信号;其次,搭建基于残差网络的故障诊断深度学习框架,并利用地面测试数据与其他航天器在轨运行数据对网络进行预训练;进而,为了实现当前在轨航天器实时故障诊断,本文采用迁移学习自适应方法,设计网络联合分布自适应代价函数,对故障诊断模型进行参数重调,使模型适应当前在轨航天器故障诊断任务.仿真结果表明,所提出的基于深度迁移学习的故障诊断方法可以快速准确的诊断出航天器故障. 展开更多
关键词 深度迁移学习 故障诊断 联合分布自适应 残差网络
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基于域适应神经网络与联合分布自适应的无监督故障诊断方法 被引量：8
2
作者 张钊 李新宇 高亮 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2022年第8期2365-2374,共10页
故障诊断对于机械设备的健康管理十分重要,当前,数据驱动的故障诊断方法已成为了本领域研究热点。然而,机械设备的工作状态与条件是不断变化的,这导致故障数据分布不同,故障诊断带来了挑战。针对该问题,提出一种基于域适应神经网络与联... 故障诊断对于机械设备的健康管理十分重要,当前,数据驱动的故障诊断方法已成为了本领域研究热点。然而,机械设备的工作状态与条件是不断变化的,这导致故障数据分布不同,故障诊断带来了挑战。针对该问题,提出一种基于域适应神经网络与联合分布自适应的无监督故障诊断方法。首先,将不同数据分布的故障诊断数据通过信号转图像的方法进行数据预处理;然后,使用域适应神经网络生成数据分布相似的特征;最后使用联合分布自适应方法处理所生成的特征。该方法可以有效地解决工作状态与条件发生变化所带来的数据分布不同的问题。所生成的模型可以在无标签的情况下,较为准确地诊断在另一个工作状态下采样的故障数据。最后,利用本领域的经典案例———凯斯西储大学轴承数据集,对所提方法进行了测试验证,实验结果证明了该方法的可行性与有效性。 展开更多
关键词 故障诊断 域适应神经网络 联合分布自适应方法 无监督学习 迁移学习
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基于改进联合分布适应的轴承智能故障诊断方法 被引量：5
3
作者 潘晓博 葛鲲鹏 +2 位作者 钱孟浩 赵衍 董飞 《机电工程》 CAS 北大核心 2023年第9期1354-1362,共9页
在轴承故障诊断过程中,存在缺乏足量故障样本、变工况下信号分布差异等问题。虽然基于机器学习和深度学习方法的智能故障诊断方法的运用取得了许多成果,但该方法在应用过程中仍面临一些挑战,阻碍了智能故障诊断方法在实际工业场景下的... 在轴承故障诊断过程中,存在缺乏足量故障样本、变工况下信号分布差异等问题。虽然基于机器学习和深度学习方法的智能故障诊断方法的运用取得了许多成果,但该方法在应用过程中仍面临一些挑战,阻碍了智能故障诊断方法在实际工业场景下的应用。为此,提出了一种基于改进联合分布适应的轴承智能故障诊断方法(BIFD-IJDA)。首先,利用小波包变换对振动信号进行了分解与重构,再计算了重构信号的统计参数,构成了原始特征集;然后,设计了基于特征重要度与KL散度的迁移特征选取方法,对各统计参数特征进行了量化评估;采用了改进联合分布适应方法,对源域和目标域特征集进行了分布适应处理,降低了域间分布差异;最后,利用源域特征样本训练的故障诊断模型预测了目标域样本故障类别,采用美国凯斯西储大学实验台和机械故障模拟(MFS)实验台的轴承故障数据,开展了不同工况下的故障诊断实验。实验结果表明:该故障诊断方法在2种轴承故障数据下取得的最大故障诊断准确率分别为100%和96.29%,明显优于其他对比模型。研究结果表明:该故障诊断方法具有应用于实际工业场景的潜力。 展开更多
关键词 轴承智能故障诊断变工况 故障样本数量不足 改进联合分布适应 迁移特征 邻域保持嵌入 迁移成分分析
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基于深度特征选取的旋转机械跨域故障诊断 被引量：2
4
作者 何财林 费国华 +2 位作者 朱坚 董飞 宋俊材 《机电工程》 CAS 北大核心 2022年第10期1345-1355,共11页
在实际的工业场景中,对旋转机械进行故障诊断时,存在着标签故障样本不足和数据分布差异的问题,为此,基于深度特征选取和迁移学习方法,提出了一种新的跨域故障诊断方法。首先,利用深度自编码器进行了深度特征提取,利用不同激活函数下的... 在实际的工业场景中,对旋转机械进行故障诊断时,存在着标签故障样本不足和数据分布差异的问题,为此,基于深度特征选取和迁移学习方法,提出了一种新的跨域故障诊断方法。首先,利用深度自编码器进行了深度特征提取,利用不同激活函数下的深度自编码器提取出的深度特征,构建了深度特征池;然后,采用提出的面向跨域诊断的特征选取方法,选取了可迁移特征用于后续的特征迁移学习,利用所提出的改进联合分布适应方法,降低了源域和目标域特征数据间分布差异;最后,基于经迁移学习后的有标签源域样本和无标签目标域样本,对故障识别分类器进行了训练,并利用机械故障模拟实验台的轴承和电机故障数据,开展了旋转机械跨域故障诊断的实验。研究结果表明:与对比模型相比,所提出的方法能够取得更优秀的跨域故障诊断性能;在选取合适的特征数时,其最大故障诊断准确率明显高于其他对比模型(其中,轴承为95.42%,电机为88.67%)。 展开更多
关键词 转动机件 标签故障样本不足 深度特征选取 联合分布适应 多核最大均值差异 迁移学习方法 深度自编码器
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