發(fā)布時間：2021-08-10 22:04

  工業(yè)設備的結構日益復雜,對設備安全性和可靠性的要求也越來越高,對設備的故障進行實時監(jiān)測和分析就顯得十分必要�，F(xiàn)在許多企業(yè)依然使用紙質點檢、人工分析的工作方式,對檢修人員的專業(yè)知識也有很高的要求,更重要的是,這個過程很可能存在著由于人工疏忽而產生的誤差,造成對設備故障的漏判、誤判。因此工業(yè)故障智能診斷技術的研究具有十分重要的意義。本文針對故障診斷問題中存在的有標記訓練樣本數(shù)量不足的問題,以遷移學習方法為基礎,提出了兩種故障診斷方法。針對源域和目標域同構的情況,將對抗思想和遷移學習相結合,提出了雙重對抗遷移學習方法(Adversarial-Adversarial Transfer Learning,AATL)。利用編碼器對源域和目標域數(shù)據(jù)進行特征提取,然后用一個域分類器評價源域和目標域分布差異,找到二者之間潛在的分布差異,通過對抗地訓練編碼器和域分類器,使源域和目標域在特征空間內分布相近。為進一步減小源域目標域分布差異帶來的損失,在目標函數(shù)中加入了最大均值差異。在網(wǎng)絡中加入一個與主網(wǎng)絡目標相反的輔助網(wǎng)絡,通過拉開主網(wǎng)絡和輔助網(wǎng)絡之間的距離,提高了主網(wǎng)絡的學習能力,避免了對抗過程中“模式崩潰問題”的發(fā)生。針對源域和目標域異構的情況,提出了基于棧式稀疏自編碼的異構遷移學習算法(Domain adaptive based on Sparse Auto-Encoders,DSAEs)。利用兩個不同的棧式自編碼器分別對源域和目標域數(shù)據(jù)提取相同維度的特征,提出域間中心距離的概念來評價源、目標域特征分布差異,將其加入到編碼器的目標函數(shù)中,交替地更新兩個編碼器的參數(shù),最終使源域和目標域在特征空間內分布相同,最后利用源域特征訓練出分類器,并將其應用到目標問題的診斷中。對提出的雙重對抗遷移學習方法,先后在凱斯西儲大學軸承故障診斷標準數(shù)據(jù)集和某鋼廠采集的軋機顫振歷史數(shù)據(jù)集上進行了實驗。實驗結果顯示,AATL的診斷精度較其他遷移學習算法有明顯的提高,而對比于經典的機器學習算法,優(yōu)勢更加明顯。通過對比實驗,證明了輔助網(wǎng)絡的加入提高了模型的收斂速度。對提出的基于棧式稀疏自編碼的異構遷移學習算法,在手寫數(shù)據(jù)集、西儲大學軸承故障診斷標準數(shù)據(jù)集以及軋機顫振歷史數(shù)據(jù)集上進行了實驗,實驗結果表明,不同源域數(shù)據(jù)輔助訓練的分類器對目標任務有不同的性能。在目標域內標記數(shù)據(jù)不足的情況下,該方法的性能優(yōu)于傳統(tǒng)的機器學習方法。
【學位授予單位】：大連理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：TP181;TB114.3

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本文編號：2612401