【摘 要】
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随着智能制造的发展,基于卷积神经网络（CNN）的故障诊断方法成为了研究热点。学习率作为深度学习最重要的超参数之一,对CNN模型的最终性能有很大影响。传统的学习率调整方法耗时费力,且过度依赖于专家的经验。现有的学习率优化算法由于具有固定的变化规律,难以保证其在不同数据集之间的泛化性能。本文提出一种新的基于深度强化学习（DRL）的学习率调度器,用于处理故障诊断问题的CNN模型,并在工程案例中进行验证。
【基金项目】
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国家科技创新2030—“新一代人工智能”重大项目子课题,基于边缘计算的增强智能分析与自适应协同优化方法,2018AAA0101704; 国家自然科学金项目,大数据驱动的智能车间运行分析与决策方法研究,51435009
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随着智能制造的发展,基于卷积神经网络（CNN）的故障诊断方法成为了研究热点。学习率作为深度学习最重要的超参数之一,对CNN模型的最终性能有很大影响。传统的学习率调整方法耗时费力,且过度依赖于专家的经验。现有的学习率优化算法由于具有固定的变化规律,难以保证其在不同数据集之间的泛化性能。本文提出一种新的基于深度强化学习（DRL）的学习率调度器,用于处理故障诊断问题的CNN模型,并在工程案例中进行验证。首先,针对原始深度Q网络（DQN）存在的问题,进行了三方面的改进。采用双网络的思想,通过目标网络和预测网络将最大化操作分解为动作选择和动作评估。引入竞争网络架构,将最优动作价值函数分解为最优状态价值函数和最优优势函数,更有效地学习状态价值函数。引入优先经验回放,区分对训练过程有意义和无意义的样本,以提升强化学习（RL）的学习效率。在Open AI GYM上的仿真环境中进行测试,结果表明:与原始DQN相比,改进后的DQN能更快收敛,并表现出更高的稳定性。其次,针对CNN分类模型,提出一种基于改进DQN的学习率优化方法（PERD3QN-CNN）。定义了基于DRL的学习率调度器的环境、状态空间、动作空间和奖励函数。用带有六个状态特征的特征向量来表示CNN的状态空间,并定义了五种动作空间,在没有任何预先定义边界约束的情况下调整学习率。最后,利用该模型进行学习率的控制。在MNIST和CIFAR-10图像识别数据集上,与其他的学习率衰减策略和自适应梯度下降算法进行比较,结果表明:所提的方法收敛更快,识别效果更好。然后,针对凯斯西储大学轴承数据集案例,提出一种基于PERD3QN-CNN的故障诊断方法。结果表明,PERD3QN-CNN能够自动地将学习速率控制在合理的边界内。在某些情况下,PERD3QN-CNN还发现了人工设计的最先进的学习率调度器。与传统的深度学习和机器学习方法进行了比较,结果表明:PERD3QN-CNN的结果最好。最后,对全文工作进行了总结与展望。
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