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基于Fine-tune与DDC的变工况数控设备部件故障诊断
1
作者
王渤
杨越
+3 位作者
陆剑峰
余涛
颜鼎峰
徐煜昊
《机床与液压》
北大核心
2024年第22期22-29,共8页
针对复杂工业环境下的数控设备部件故障诊断数据样本少、变工况诊断困难和准确率不高等问题,提出一种基于模型迁移的故障诊断方法。利用连续小波变换对不同工况下的原始振动数据进行预处理,建立二维时频数据集,并分为源域与目标域;利用...
针对复杂工业环境下的数控设备部件故障诊断数据样本少、变工况诊断困难和准确率不高等问题,提出一种基于模型迁移的故障诊断方法。利用连续小波变换对不同工况下的原始振动数据进行预处理,建立二维时频数据集,并分为源域与目标域;利用源域数据集与CNN进行模型预训练;分别引入微调(Fine-tune)与深度域混淆(DDC)2种迁移学习方式改进模型;最终实现了基于Fine-tune与基于DDC的故障诊断模型的构建。以轴承与数控铣刀2种部件为例进行实验验证,结果证明:Fine-tune与DDC均可以有效提高数控设备部件的故障诊断准确率,其中Fine-tune的泛化能力强,而DDC训练耗时更短且在复杂环境下的性能更优。
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关键词
故障诊断
变工况
卷积神经网络
Fine-tune
深度域混淆(DDC)
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职称材料
题名
基于Fine-tune与DDC的变工况数控设备部件故障诊断
1
作者
王渤
杨越
陆剑峰
余涛
颜鼎峰
徐煜昊
机构
同济大学电子与信息工程学院
智能云科信息科技有限公司
出处
《机床与液压》
北大核心
2024年第22期22-29,共8页
基金
国家自然科学基金面上项目(72171173)
同济大学“创新设计与智能制造学科群”项目(F2206)。
文摘
针对复杂工业环境下的数控设备部件故障诊断数据样本少、变工况诊断困难和准确率不高等问题,提出一种基于模型迁移的故障诊断方法。利用连续小波变换对不同工况下的原始振动数据进行预处理,建立二维时频数据集,并分为源域与目标域;利用源域数据集与CNN进行模型预训练;分别引入微调(Fine-tune)与深度域混淆(DDC)2种迁移学习方式改进模型;最终实现了基于Fine-tune与基于DDC的故障诊断模型的构建。以轴承与数控铣刀2种部件为例进行实验验证,结果证明:Fine-tune与DDC均可以有效提高数控设备部件的故障诊断准确率,其中Fine-tune的泛化能力强,而DDC训练耗时更短且在复杂环境下的性能更优。
关键词
故障诊断
变工况
卷积神经网络
Fine-tune
深度域混淆(DDC)
Keywords
fault diagnosis
variable operating condition
convolutional neural network
Fine-tune
deep domain confusion(DDC)
分类号
TH17 [机械工程—机械制造及自动化]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于Fine-tune与DDC的变工况数控设备部件故障诊断
王渤
杨越
陆剑峰
余涛
颜鼎峰
徐煜昊
《机床与液压》
北大核心
2024
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