【摘 要】
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近年来,以德国“工业4.0”为代表的战略规划激发了制造领域的技术革命与竞争,引起世界各国的高度重视,中国也提出了《中国制造2025》推进工业化与信息化的深度融合。随着工业物联网、工业互联网技术的发展,使得获得大型设备的运行状态数据越来越容易,因此如何利用机器学习等方法对运行状态数据进行分析,从而实现故障诊断和故障预测逐渐成为研究热点。随着海量状态数据的产生,传统的故障诊断方法难以高效挖掘新增数据中
【基金项目】
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天津市科技计划项目（19ZXZNGX00040）； 河北省自然科学基金面上项目（F2019202062）；
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近年来,以德国“工业4.0”为代表的战略规划激发了制造领域的技术革命与竞争,引起世界各国的高度重视,中国也提出了《中国制造2025》推进工业化与信息化的深度融合。随着工业物联网、工业互联网技术的发展,使得获得大型设备的运行状态数据越来越容易,因此如何利用机器学习等方法对运行状态数据进行分析,从而实现故障诊断和故障预测逐渐成为研究热点。随着海量状态数据的产生,传统的故障诊断方法难以高效挖掘新增数据中的隐藏信息,针对上述问题,提出了一种基于激励机制增量学习的设备故障诊断方法（equipment fault diagnosis method based on incremental learning of incentive mechanism,简称IMEFD）,主要研究工作如下。（1）针对样本标签包含的信息无法被充分利用的问题,提出基于故障标签的加权核主成分分析模型（weighted kernel principal component analysis model based on fault label,简称LKPCA）。该模型通过引入样本标签作为权重,将权重与高斯核函数相结合对高维数据进行特征提取,可在实现降维的基础上最大化的保留有价值的数据信息,进一步提高数据的处理效率。（2）针对不同样本之间的相似度产生无效值的问题,提出激励机制模型。该模型首先引入Wasserstein距离计算相似度值,有效地减少无效值的产生,然后通过合并、新增和暂存的判断操作,获取可以呈现大量有效信息的数据。为了优化故障诊断结果的稳定性,提出逻辑回归（logistic regression,简称LR）-集成分类模型对故障进行诊断,得到更加稳定的结果。相比于设备故障诊断的传统方法,IMEFD方法通过对样本使用LKPCA模型、激励机制模型以及LR-集成分类模型,克服了海量、高维、不平稳、强因果关联等数据特性带来的不确定性问题,进而实现高效地故障诊断。通过对实验结果进行分析,IMEFD方法使轴承故障诊断的平均精度达到了91%,相比无增量学习的AIA-SVM、BPNN和LR方法的精度平均提高了8.83%,相比其他特征提取方法的精度平均提高了4.38%,综上所述,本文提出的方法能够高效地获取数据信息并且显著地提高故障诊断的精度。
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