基于深度收缩自编码网络的机械设备故障诊断研究

发布时间：2020-10-28 07:53

　　 随着计算机、传感器和通信技术的发展,现代工业系统变得越来越复杂。如何保证机械设备的可靠运行,在设备发生故障时精准的定位故障并且快速修复故障变得十分重要。故障诊断就是一种在设备发生故障时,确定故障发生原因的技术,在实际生产过程中能够帮助工厂进行快速的故障排查和故障修复。故障诊断的方法有很多种,目前基于传统机器学习的故障诊断方法应用广泛,这种方法能够不依赖系统的先验知识,直接从采集到的工业设备运行数据中挖掘出设备的故障特征。但是传统的机器学习算法存在维度灾难、过拟合等问题,而且对于不同的设备往往需要人工的构造特征,泛化性能不好。本文针对这些问题,将深度学习的方法引入到机械设备的故障诊断之中。本文的主要工作有:1、提出了一种基于深度自编码网络的机械设备故障诊断方法,利用收缩自编码构建深层网络,实现设备故障特征的自动挖掘,移除对人工构造特征的依赖,提高方法的泛化性和通用性。2、提出了一种一元分类的融合算法,通过分辨设备的已有故障类型和未知故障类型,提高模型的准确率。3、通过实验数据验证本文方法的有效性并与当前普遍使用的基于机器学习的故障诊断方法进行比较,详细分析影响模型准确率的因素。
【学位单位】：北京邮电大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2019
【中图分类】：TP18;TH17
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
    1.1 课题背景及意义
    1.2 国内外研究现状
    1.3 本文的主要工作
    1.4 本文的内容安排
第二章 相关技术综述
    2.1 深度学习概述
        2.1.1 人工神经网络
        2.1.2 深度学习经典模型
        2.1.3 深度学习主要应用
    2.2 自编码机
        2.2.1 基本结构
        2.2.2 收缩自编码机
        2.2.3 稀疏自编码机
    2.3 本章小结
第三章 基于深度收缩自编码网络的设备故障诊断
    3.1 深度自编码网络
        3.1.1 预训练过程
        3.1.2 微调过程
    3.2 分类器的构建
        3.2.1 Softmax分类器
        3.2.2 实践过程中的问题
    3.3 一元分类融合算法
        3.3.1 孤立森林
        3.3.2 融合算法
    3.4 本章小结
第四章 设备故障诊断实例测试及分析
    4.1 实例测试
        4.1.1 轴承测试
        4.1.2 齿轮箱测试
    4.2 一元分类融合算法的故障诊断性能测试
    4.3 故障诊断模型性能测试与分析
        4.3.1 训练样本数的选择
        4.3.2 收缩率和稀疏性正则的权重
        4.3.3 可视化分析
    4.4 本章小结
第五章 总结与展望
    5.1 论文主要工作
    5.2 论文工作展望
参考文献
致谢
攻读硕士学位期间发表的论文

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本文编号：2859809