【摘 要】
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在现代化工业的发展历程中,工业设备逐渐趋向复杂化、精密化和智能化,而一旦设备出现故障将会导致整个工业流程的瘫痪,因此如何快速准确地对设备出现的故障进行有效诊断已成为当前工业互联网领域中不可忽视的一个重要问题。本文以轴承作为研究对象,针对轴承故障诊断过程中遇到的不同问题进行建模,提出相应的故障诊断模型,并通过实验验证了模型的有效性。具体研究内容如下:（1）针对传统故障诊断方法过于依靠人工经验以及无法
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在现代化工业的发展历程中,工业设备逐渐趋向复杂化、精密化和智能化,而一旦设备出现故障将会导致整个工业流程的瘫痪,因此如何快速准确地对设备出现的故障进行有效诊断已成为当前工业互联网领域中不可忽视的一个重要问题。本文以轴承作为研究对象,针对轴承故障诊断过程中遇到的不同问题进行建模,提出相应的故障诊断模型,并通过实验验证了模型的有效性。具体研究内容如下:（1）针对传统故障诊断方法过于依靠人工经验以及无法完整提取特征的问题,提出了一种基于双通道的固定工况轴承故障诊断方法。该方法通过双通道模型充分提取出信号中蕴含的特征,利用改进的压缩激励网络将特征进行加权融合,最后通过Softmax分类器对融合后的特征进行故障分类。实验表明该方法具有良好的故障诊断性能,证明了提出的双通道特征融合模型和改进后的压缩激励网络的有效性。（2）针对实际工业生产中由于工况变化导致的数据集不足的问题,提出了一种基于迁移学习的变工况轴承故障诊断方法。该方法首先将源域样本集输入到模型中进行训练并分别提取源域和目标域的特征;然后提出多层多核最大均值差异方法,对两个域提取的特征之间的差异进行量化,并设计新的损失函数对模型进行微调;最后利用迁移后的模型对轴承进行故障诊断。实验表明提出的方法可以有效解决变工况下数据不足的问题。
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