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基于MWKCNN与迁移学习融合的风机轴承故障诊断方法
1
作者
宁兆秋
张东
+6 位作者
方文墨
孙志强
孙明
徐继文
杨巍
郑伟
单春海
《沈阳工程学院学报（自然科学版）》
2024年第3期7-14,共8页
针对实际风电场的风机运行工况多变、数据完备性缺失导致的风机轴承故障诊断精度降低的问题,提出一种基于多重宽核卷积神经网络(multiple wide kernel convolutional neural networks,MWKCNN)与迁移学习融合的风机轴承故障诊断方法。首...
针对实际风电场的风机运行工况多变、数据完备性缺失导致的风机轴承故障诊断精度降低的问题,提出一种基于多重宽核卷积神经网络(multiple wide kernel convolutional neural networks,MWKCNN)与迁移学习融合的风机轴承故障诊断方法。首先,在源域训练MWKCNN风机轴承故障诊断模型;其次,根据3个目标域与源域的相似度,利用基于模型微调的迁移学习方法对源域的MWKCNN模型结构进行调整,并且用实际的轴承数据集进行验证;最后,通过仿真实验进行验证。结果表明:MWKCNN模型对源域的风机轴承故障诊断的精度达到了99.48%;在3种数据完备性缺失的目标域,对风机轴承故障诊断的精度均达到了94%以上;相比于其他模型的迁移效果,MWKCNN模型对轴承振动信号故障特征的挖掘能力更强。
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关键词
多重宽核卷积神经网络
风机轴承
故障诊断
迁移学习
变工况数据量缺失
下采样损失
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职称材料
变工况滚动轴承异常状态局部切空间分类检测
2
作者
肖焕丽
《机械制造与自动化》
2023年第6期58-62,共5页
变工况滚动轴承异常状态数据在特征空间上呈现高维模糊分类特征,异常状态数据的子特征分区极为困难,增加了轴承异常检测的难度。为此,提出变工况滚动轴承异常状态局部切空间分类检测方法。采用局部切空间排列法,降维处理变工况滚动轴承...
变工况滚动轴承异常状态数据在特征空间上呈现高维模糊分类特征,异常状态数据的子特征分区极为困难,增加了轴承异常检测的难度。为此,提出变工况滚动轴承异常状态局部切空间分类检测方法。采用局部切空间排列法,降维处理变工况滚动轴承数据,使其在局部切空间满足分类空间映射条件,再利用深度置信网络,通过异常数据训练提取数据的异常特征。将提取的特征输入到SVM分类器中,利用非线性映射函数将二维特征矩阵映射到三维分类空间中再将超平面结构加入其中。在多项式核函数的引导下,找到对应的子特征分类区域,根据分类结果检测变工况滚动轴承的异常状态。实验结果表明:在调整轴承承载负荷前后,该方法针对异常状态的检测率较高,早期异常点检出所花时间较少。
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关键词
变工况滚动轴承
局部切空间法
数据降维
深度置信网络
SVM分类器
异常状态检测
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职称材料
题名
基于MWKCNN与迁移学习融合的风机轴承故障诊断方法
1
作者
宁兆秋
张东
方文墨
孙志强
孙明
徐继文
杨巍
郑伟
单春海
机构
沈阳工程学院电力学院
沈阳工程学院工程技术研究院
沈阳工程学院碳达峰碳中和研究院
沈阳飞机工业(集团)有限公司
出处
《沈阳工程学院学报（自然科学版）》
2024年第3期7-14,共8页
基金
辽宁省科技厅创新能力提升联合基金(2022NLTS1601)
沈阳市中青年科技创新人才支持计划(RC210143)。
文摘
针对实际风电场的风机运行工况多变、数据完备性缺失导致的风机轴承故障诊断精度降低的问题,提出一种基于多重宽核卷积神经网络(multiple wide kernel convolutional neural networks,MWKCNN)与迁移学习融合的风机轴承故障诊断方法。首先,在源域训练MWKCNN风机轴承故障诊断模型;其次,根据3个目标域与源域的相似度,利用基于模型微调的迁移学习方法对源域的MWKCNN模型结构进行调整,并且用实际的轴承数据集进行验证;最后,通过仿真实验进行验证。结果表明:MWKCNN模型对源域的风机轴承故障诊断的精度达到了99.48%;在3种数据完备性缺失的目标域,对风机轴承故障诊断的精度均达到了94%以上;相比于其他模型的迁移效果,MWKCNN模型对轴承振动信号故障特征的挖掘能力更强。
关键词
多重宽核卷积神经网络
风机轴承
故障诊断
迁移学习
变工况数据量缺失
下采样损失
Keywords
multiple wide-kernel convolutional neural networks
w
in
d turb
in
es bear
in
gs
fault diagnosis
transfer learn
in
g
missing data in variable working conditions
downsampl
in
g loss
分类号
TM315 [电气工程—电机]
TH165.3 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
变工况滚动轴承异常状态局部切空间分类检测
2
作者
肖焕丽
机构
西安交通工程学院
出处
《机械制造与自动化》
2023年第6期58-62,共5页
文摘
变工况滚动轴承异常状态数据在特征空间上呈现高维模糊分类特征,异常状态数据的子特征分区极为困难,增加了轴承异常检测的难度。为此,提出变工况滚动轴承异常状态局部切空间分类检测方法。采用局部切空间排列法,降维处理变工况滚动轴承数据,使其在局部切空间满足分类空间映射条件,再利用深度置信网络,通过异常数据训练提取数据的异常特征。将提取的特征输入到SVM分类器中,利用非线性映射函数将二维特征矩阵映射到三维分类空间中再将超平面结构加入其中。在多项式核函数的引导下,找到对应的子特征分类区域,根据分类结果检测变工况滚动轴承的异常状态。实验结果表明:在调整轴承承载负荷前后,该方法针对异常状态的检测率较高,早期异常点检出所花时间较少。
关键词
变工况滚动轴承
局部切空间法
数据降维
深度置信网络
SVM分类器
异常状态检测
Keywords
roll
in
g bear
in
g under
variable
working
condition
local tangent space method
data
dimension reduction
deep belief network
SVM classifier
abnormal state detection
分类号
TH133.31 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于MWKCNN与迁移学习融合的风机轴承故障诊断方法
宁兆秋
张东
方文墨
孙志强
孙明
徐继文
杨巍
郑伟
单春海
《沈阳工程学院学报（自然科学版）》
2024
0
在线阅读
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职称材料
2
变工况滚动轴承异常状态局部切空间分类检测
肖焕丽
《机械制造与自动化》
2023
0
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职称材料
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