【摘 要】
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齿轮箱作为大型机械设备中被广泛运用的集成部件,能够保证其拥有健康的机体及保持良好的运转情况,是机械设备正常运行的重要保障。为满足我国工业生产需求,机械设备已经被设计得愈加精密、复杂与智能,伴随着各类精密机械设备的推广,采集到足量机械设备故障数据变得愈发困难。近年来,以数据驱动作为训练方式的深度学习算法飞速发展,越来越多的专家学者搭建齿轮箱故障诊断的深度学习模型。然而,现有的深度学习模型大多要求有足
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齿轮箱作为大型机械设备中被广泛运用的集成部件,能够保证其拥有健康的机体及保持良好的运转情况,是机械设备正常运行的重要保障。为满足我国工业生产需求,机械设备已经被设计得愈加精密、复杂与智能,伴随着各类精密机械设备的推广,采集到足量机械设备故障数据变得愈发困难。近年来,以数据驱动作为训练方式的深度学习算法飞速发展,越来越多的专家学者搭建齿轮箱故障诊断的深度学习模型。然而,现有的深度学习模型大多要求有足量的有标签数据可供模型训练,而在真实工业过程中,由于齿轮箱受工况、环境、设计等因素影响,对于某种特定故障类型会出现样本稀少（小样本）,甚至无可用样本（零样本）供模型训练的情况,从而引起特征分布不相同的跨工况和训练数据不充足的问题。因此,如何合理地采集故障数据并在样本稀缺的情况下进行机械设备健康状态监测成为了故障诊断领域的重中之重。基于上述原因,本文针对实际生产过程中,难以采集到足量故障数据以供齿轮箱故障诊断问题,作了如下研究。（1）提出一种结合LSSA寻优与DBN分类的小样本故障诊断模型。针对以跨工况方式解决小样本故障诊断任务时,难以自适应调整模型超参数而导致模型泛化能力差的问题,从初始化优化和超参寻优两方面对模型进行改进。在初始化优化时将Logistic混沌映射与麻雀优化算法（Sparrow Search Algorithm,SSA）相结合,构建LSSA优化模型,运用Logistic混沌映射对SSA种群进行初始化,从而保证种群分布均匀;在超参寻优过程中通过LSSA优化模型对训练数据进行DBN结构寻优,使用最优结构DBN对源域训练集进行预训练,并加入少量目标域样本用于反向权重调优,通过反向误差传播对特征参数进行进一步微调,最终实现在小样本情况下对目标域齿轮箱健康状况的准确识别。实验对比结果证明,LSSADBN方法在迭代次数较少的情况下获得更有的寻优结果,收敛速度快,且针对不同的目标域进行迁移时都具备较高的准确率,LSSADBN方法的研究对小样本情况下的齿轮箱故障诊断具有一定的应用价值。（2）提出一种基于属性描述的零样本故障诊断模型。针对由于机器结构精密、运行环境复杂,导致无可用样本供模型训练的零样本故障诊断问题,从迁移学习角度出发,结合零样本学习（Zero-shot Learning,ZSL）思想,对零样本情况下的故障诊断问题提出了新的解决方法,即X-CNN模型。该模型将Xception网络作为特征学习模块,对故障信号时频图进行特征提取;将卷积神经网络（Convolutional Neural Networks,CNN）作为属性学习模块,以良好的属性描述代替故障特征,根据故障类别的属性描述构建属性矩阵,由属性学习器对已知类故障属性进行训练,使得其可以完成从特征到属性的映射任务;利用训练完成的属性学习器对测试类样本特征进行属性映射从而获得其属性估计矩阵,最后通过属性矩阵的相似度比较完成诊断工作。实验结果显示,X-CNN模型在零样本情况下达到了86.5%的平均准确率,优于现有零样本故障诊断方法,证明了X-CNN故障诊断模型可以在不使用测试类样本进行训练的情况下完成齿轮箱故障诊断工作,为小样本乃至零样本情况下的故障诊断问题开拓了新的思路。
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