变分模态分解结合深度迁移学习诊断机械故障

发布时间：2021-04-16 15:19

　　针对机械故障振动信号在变工况条件下的特征提取与智能诊断问题,该研究提出了一种将变分模态分解（Variational Mode Decomposition,VMD）的优化算法与深度迁移学习（Deep Transfer Learning,DTL）模型相结合的故障诊断方法。首先,通过多种群差分进化（Multiple Population Differential Evolution,MPDE）算法和包络熵适应度函数来优化VMD,以解决VMD中本征模态函数分解个数k和惩罚因子α难以自适应确定的问题,再将VMD分解后的本征模态函数根据平均峭度准则进行重构,重构信号经过连续小波变换后获取信号时频特征。然后在深度残差网络（Deep Residual Network,ResNet）的基础上,将ResNet网络与迁移学习（Transfer Learning,TL）模型进行结合,采用边缘分布自适应方法缩小机械故障信号源域数据集与目标域数据集之间的差异,构建出适合于变工况条件下的机械故障诊断深度迁移学习模型。最后,在4个不同工况条件下的滚动轴承试验数据集中,将所提出的MPDE-VMD+DTL的故障诊断方法与... 

【文章来源】：农业工程学报. 2020,36(14)北大核心EICSCD

【文章页数】：9 页

【部分图文】：

MPDE-VMD算法流程图

式中l为诊断模型的总损失；lc(Ds,ys)表示模型在有标注的数据上的常规分类损失；?MK-MMD2(Ds,Dt)为模型的边缘分布自适应损失；Ds为源域；Dt为目标域；ys为源域的实际类别；MK-MMD为多核最大均值差异函数；?为权重参数。3 基于VMD优化算法与深度迁移模型的故障诊断方法

MCVN数据源自昆明理工大学振动噪声监测与控制研究所。如图3d所示，采用QPZZ-II旋转机械振动分析及故障模拟试验台采集数据。试验平台主要由驱动电机、轴承座、齿轮箱和偏重转盘等组成，可在50～800 r/min范围内模拟不同转速的故障特征。试验的采样频率为8kHz，分别在800和1 200 r/min转速下采集SKF6205轴承的振动数据。该数据集包括不同工况下轴承的5种健康状态。试验数据使用Matlab 2019b、Python 3.7.1与pytorch深度学习框架[30]分析，运算平台为Intel Xeon E5 10核处理器。

【参考文献】：
期刊论文
[1]采用HHT算法与卷积神经网络诊断轴承复合故障[J]. 施杰,伍星,刘韬.  农业工程学报. 2020(04)
[2]基于改进变分模态分解和SVM的断路器机械故障振动分析[J]. 田书,康智慧.  振动与冲击. 2019(23)
[3]无标签数据下基于特征知识迁移的机械设备智能故障诊断[J]. 郭亮,董勋,高宏力,李长根.  仪器仪表学报. 2019(08)
[4]基于自适应频率切片小波变换的滚动轴承故障诊断[J]. 马朝永,盛志鹏,胥永刚,张坤.  农业工程学报. 2019(10)
[5]大数据下机械装备故障的深度迁移诊断方法[J]. 雷亚国,杨彬,杜兆钧,吕娜.  机械工程学报. 2019(07)
[6]基于VMD的滚动轴承早期故障诊断方法[J]. 昝涛,庞兆亮,王民,高相胜.  北京工业大学学报. 2019(02)
[7]基于变分模态分解与流形学习的滚动轴承故障特征提取方法[J]. 戚晓利,叶绪丹,蔡江林,郑近德,潘紫微,张兴权.  振动与冲击. 2018(23)
[8]基于信息熵优化变分模态分解的滚动轴承故障特征提取[J]. 李华,伍星,刘韬,陈庆.  振动与冲击. 2018(23)
[9]排列熵优化改进变模态分解算法诊断齿轮箱故障[J]. 王志坚,常雪,王俊元,杜文华,段能全,党长营.  农业工程学报. 2018(23)
[10]基于卷积神经网络和离散小波变换的滚动轴承故障诊断[J]. 陈仁祥,黄鑫,杨黎霞,汤宝平,余腾伟,周君.  振动工程学报. 2018(05)

博士论文
[1]基于机器学习的旋转机械故障诊断方法的研究[D]. 徐波.武汉科技大学 2019
[2]基于变分模态分解的舶舶轴系状态监测及故障诊断方法研究[D]. 陈凯.武汉理工大学 2018
[3]机械噪声监测中盲信号处理方法研究[D]. 王宇.昆明理工大学 2010



本文编号：3141676