基于域自适应网络的故障诊断方法研究

来源 :南京邮电大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:johnathan126
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在现代智能制造业和工业中,旋转机械逐渐占据越来越重要的地位。对旋转机械进行定期检测不仅可以避免重大灾难的发生,同时也可以保证一定的经济收入。滚动轴承是多种旋转机械设备中最常用的关键零件之一,也是最容易损坏的零件之一。由于目前有标记轴承故障数据集的缺乏使得大部分对滚动轴承的研究方法都是基于跨域的故障诊断。但是域之间的差异性使得诊断模型没有办法很好地从有标记的数据集作用到无标记的数据集。跨域故障诊断面临最大的挑战就是如何改善域之间的相似性。域自适应方法是针对跨域故障诊断问题最常用的手段,目前基于图像的域自适应轴承故障诊断虽然可以减小源域和目标域之间的特征分布差异,但是这些方法大多利用的是具有更强语义特征的高层特征,忽略了一些细粒度的低层特征信息,比如图像的一些纹理,边缘信息等。此外,在现有的故障诊断方法中,大多数方法都是利用深层网络来实现对故障的分类,忽略了网络深度对特征可迁移性的影响。本文围绕滚动轴承故障诊断中存在的上述问题,研究了基于域自适应情况下的故障诊断以及多源域的域自适应故障诊断。本文的创新点和主要工作内容如下:(1)针对跨域故障诊断中特征提取不充分的问题,提出一种基于域特定注意力的跨域故障诊断方法。该方法通过在卷积层上加入通道注意力和空间注意力来捕获数据的低层特征,使用最大均值差异来度量源域和目标域之间的特征分布差异,并使用特征校正模块对捕获的底层特征和高层特征进行特征校正以实现源域和目标域的相似分布。实验结果表明,此方法在跨域的故障诊断中具有优势。(2)针对特征可迁移性会随着网络加深逐渐变差的问题,提出了一种基于MLP-Mixer网络的跨域故障诊断方法。该方法利用MLP-Mixer网络代替Res Net50,简化了网络结构。通过图像特征张量的通道混合与空间位置混合,代替注意力机制获得较为全面的特征表达。此外通过改进的特征校正模块进一步减小源域和目标域的特征分布差异,增强域的可迁移性。实验结果表明,该方法有效增强了域的可迁移性,提高了诊断精度。(3)针对单源域信息不够全面、在知识迁移方面存在不足的问题,提出了一种基于多源域的跨域故障诊断方法。该方法首先对不同源域共享基础特征提取网络进行公共特征提取,接着为每个源域设计特定的特征提取网络和分类网络。此外,在特定的特征提取网络之后利用特征校正模块减小每对源域和目标域的分布差异,进一步减小不同分类器对目标域样本预测的不一致性,提高故障诊断精度。实验结果表明,该方法在多源故障诊断中具有优势。
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