【摘 要】
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液压泵是液压系统的动力源,是许多高端工程机械、数控装备的关键零部件。液压泵出现故障,会对产品质量、财产和人员安全等造成影响,因此准确可靠的诊断液压泵健康状态十分重要。近年来随着人工智能的发展,深度学习广泛应用于故障诊断领域,并取得良好的诊断效果。然而,深度学习模型的训练需要大量的故障样本,且要求训练样本与测试样本具有相同的概率分布。但是在实际工程中很难满足上述两个条件,数据集样本数量不足会导致小样
【基金项目】
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国家自然科学基金国际(地区)合作与交流项目“面向低碳制造的激光加工工艺及系统优化基础理论与关键技术”,项目编号 5181101756; 广东省重点领域研发计划项目“面向汽车零部件制造的绿色、高效、智能压铸岛系统开发与应用”,项目编号:2019B090921001
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液压泵是液压系统的动力源,是许多高端工程机械、数控装备的关键零部件。液压泵出现故障,会对产品质量、财产和人员安全等造成影响,因此准确可靠的诊断液压泵健康状态十分重要。近年来随着人工智能的发展,深度学习广泛应用于故障诊断领域,并取得良好的诊断效果。然而,深度学习模型的训练需要大量的故障样本,且要求训练样本与测试样本具有相同的概率分布。但是在实际工程中很难满足上述两个条件,数据集样本数量不足会导致小样本分类问题,数据集样本分布不同会导致不平衡数据集分类问题,两者都会造成模型诊断性能下降。针对样本集有限且数据不平衡的液压泵故障诊断问题,本文采用一维卷积神经网络,提出基于仿真数据与深度迁移学习的故障诊断模型,实现小样本与不平衡数据液压泵的故障诊断。本文的主要内容如下:首先,介绍深度迁移学习的基础理论,包括卷积神经网络结构及其基本原理,迁移学习基本概念,并给出了迁移成分分析的计算公式。其次,根据液压系统状态监测试验台,获取液压系统状态监测数据集作为实际故障数据集,并分析了4种液压故障机理。以试验台液压原理图为基础,结合AMESim与C语言构建液压系统故障仿真模型,获取不同健康状态下的液压系统仿真故障数据。分析仿真故障数据与实际故障数据的差异性,验证仿真模型的合理性。再次,针对液压信号复杂且难以诊断的难点,提出一种多尺度一维卷积神经网络与多传感器信息融合的深度神经网络(MS1DCNN-MSIF)故障诊断模型。该模型在一维卷积神经网络的基础上采用多尺度卷积策略提取故障特征,采用多传感器信息融合策略融合多个传感器信号进行故障诊断,并使用Softmax进行分类识别。通过对液压泵的故障诊断实验,在正常样本条件下将提出模型与支持向量机、深度置信网络、堆栈自编码网络等模型比较,验证提出模型的准确性和有效性;然后模拟小样本分类和不平衡数据集分类问题,显示诊断该类问题存在的困难。最后,针对小样本分类与不平衡数据集分类问题,结合液压系统故障仿真模型与所提神经网络模型,提出一种基于仿真数据与深度迁移学习的液压泵故障诊断模型。该方法以仿真故障数据集为源域,以实际故障数据集为目标域;使用迁移成分分析(TCA)和最大均值差异(MMD)缩小源域与目标域数据之间的差异;采用深度学习模型在源域数据集中学习故障特征知识,然后利用目标域数据集微调该模型,完成液压泵的故障诊断。最后分别在小样本条件和不平衡数据集条件下,使用提出模型对液压泵进行故障诊断,验证本文提出模型的有效性。
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