旋转机械部件的健康状态评估和退化趋势预测联合研究

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旋转机械作为工业生产的基本组成部分,其运行状态直接决定了加工产品的质量和生产过程的稳定。因此,对旋转机械关键部件进行健康状态评估和退化趋势预测具有重要的理论价值和工程实践意义。本文以迁移学习方法和深度学
旋转机械作为工业生产的基本组成部分,其运行状态直接决定了加工产品的质量和生产过程的稳定。因此,对旋转机械关键部件进行健康状态评估和退化趋势预测具有重要的理论价值和工程实践意义。本文以迁移学习方法和深度学习方法为基础,为实现旋转机械部件的健康状态评估和退化趋势预测开展如下研究:首先对旋转机械部件传感器信号进行时域、频域特征提取,使用Savitzky-Golay滤波器对特征进行平滑,之后使用Light GBM选择重要性更大的特征,通过健康指标进行健康状态评估,划分健康阶段和退化趋势标签,为本文研究的内容做好了准备工作。然后针对旋转机械部件的传感器数据分布不同的问题,引入迁移学习中的领域自适应算法,即迁移成分分析,将源域和目标域在特征层面进行迁移,减小源域和目标域的特征分布距离。将迁移后的特征输入构建好的卷积-双向长短期记忆-注意力机制深度网络模型进行退化趋势预测,并与传统深度学习方法以及退化模型的方法进行预测精度对比。最后,针对传统领域自适应方法的负迁移问题,采用了流形空间分布对齐算法平衡边缘分布与条件分布;针对单独研究旋转机械部件的健康状态评估或退化趋势预测的不足,融合因果膨胀卷积、双向门控循环单元以及注意力机制技术,设计了双任务深度网络框架,实现了旋转机械部件的健康状态评估和退化趋势预测的双功能。以轴承和刀具为例,在PHM2012数据集和PHM2010数据集进行仿真实验,实验结果验证了能够减少负迁移现象并实现了双任务功能。综上,本文对深度学习在旋转机械部件的健康状态评估和退化趋势预测,以及其中的迁移学习问题的应用进行了一定探索,提出了双任务模型并取得良好效果,对旋转机械的智能维护有一定的借鉴意义。
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