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某重型数控镗铣床主轴进给传动子系统小样本故障数据下的可靠性评估
1
作者
陈红霞
王凡
+2 位作者
王纪华
任杰
谢遂心
《机床与液压》
北大核心
2025年第13期173-180,共8页
针对某重型数控镗铣床主轴进给传动子系统小样本故障数据下的可靠性评估问题,采用同类型机床故障数据,作为贝叶斯分析中的先验数据,结合实际收集到的进给传动子系统小样本故障数据,应用Bootstrap-Bayes方法,进行Bootstrap再抽样,得到分...
针对某重型数控镗铣床主轴进给传动子系统小样本故障数据下的可靠性评估问题,采用同类型机床故障数据,作为贝叶斯分析中的先验数据,结合实际收集到的进给传动子系统小样本故障数据,应用Bootstrap-Bayes方法,进行Bootstrap再抽样,得到分布函数参数的置信区间,以此作为贝叶斯方法的先验信息。在此基础上,利用k-means聚类分析方法对Bootstrap法扩充后的数据进行聚合筛选,改进后尺度参数置信区间和形状参数置信区间的长度大幅缩短。之后利用WINBUGS软件进行后验求解,得出进给传动子系统的平均故障间隔时间(MTBF),其结果更加接近实际MTBF,有效提高了可靠性评估结果的精度。
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关键词
进给传动子系统
小样本故障数据
可靠性评估
Bootstrap-Bayes
k-means聚类分析
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职称材料
CNN-DLSTM结合迁移学习的小样本轴承故障诊断方法
2
作者
仇芝
徐泽瑜
+2 位作者
陈涛
石明江
韦明辉
《机械科学与技术》
北大核心
2025年第2期288-297,共10页
针对轴承故障数据样本少、未知故障难以分类等问题,提出了一种将一维卷积神经网络(1D convolutional neural network, 1D-CNN)连接深层长短时记忆循环神经网络(Deep long-short-term memory neural network, DLSTM)的模型结合迁移学习...
针对轴承故障数据样本少、未知故障难以分类等问题,提出了一种将一维卷积神经网络(1D convolutional neural network, 1D-CNN)连接深层长短时记忆循环神经网络(Deep long-short-term memory neural network, DLSTM)的模型结合迁移学习的故障诊断方法。该诊断方法基于电机振动数据,利用CNN提取故障特征;将特征作为DLSTM的输入,进一步学习、编码从CNN中学习的特征序列信息,捕获高级特征用于故障分类;首先用充足的西储轴承数据对该故障诊断模型进行预训练,再利用迁移学习放松训练数据和测试数据可不必独立同分布的能力,使用自制实验平台的小样本数据微调预训练模型。最后用迁移学习后的模型,对跨工况、跨型号、跨故障的故障轴承数据进行模拟实验。结果表明,所提出的方法与其他方法相比鲁棒性强,训练速度更快,能够更精确的诊断故障,平均诊断精度达到99%以上。
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关键词
小样本
数据
集
故障
诊断
卷积神经网络
长短期记忆网络
迁移学习
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职称材料
题名
某重型数控镗铣床主轴进给传动子系统小样本故障数据下的可靠性评估
1
作者
陈红霞
王凡
王纪华
任杰
谢遂心
机构
内蒙古工业大学机械工程学院
内蒙古自治区先进制造技术重点实验室
出处
《机床与液压》
北大核心
2025年第13期173-180,共8页
基金
国家自然科学基金地区科学基金项目(51965051)。
文摘
针对某重型数控镗铣床主轴进给传动子系统小样本故障数据下的可靠性评估问题,采用同类型机床故障数据,作为贝叶斯分析中的先验数据,结合实际收集到的进给传动子系统小样本故障数据,应用Bootstrap-Bayes方法,进行Bootstrap再抽样,得到分布函数参数的置信区间,以此作为贝叶斯方法的先验信息。在此基础上,利用k-means聚类分析方法对Bootstrap法扩充后的数据进行聚合筛选,改进后尺度参数置信区间和形状参数置信区间的长度大幅缩短。之后利用WINBUGS软件进行后验求解,得出进给传动子系统的平均故障间隔时间(MTBF),其结果更加接近实际MTBF,有效提高了可靠性评估结果的精度。
关键词
进给传动子系统
小样本故障数据
可靠性评估
Bootstrap-Bayes
k-means聚类分析
Keywords
feed transmission subsystem
small sample fault data
reliability evaluation
Bootstrap-Bayes
k-means clustering analysis
分类号
TG536 [金属学及工艺—金属切削加工及机床]
TB114.3 [理学—概率论与数理统计]
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职称材料
题名
CNN-DLSTM结合迁移学习的小样本轴承故障诊断方法
2
作者
仇芝
徐泽瑜
陈涛
石明江
韦明辉
机构
西南石油大学机电工程学院
出处
《机械科学与技术》
北大核心
2025年第2期288-297,共10页
基金
国家自然科学基金项目(51804267)
四川省科技厅计划项目(2019YJ0318)。
文摘
针对轴承故障数据样本少、未知故障难以分类等问题,提出了一种将一维卷积神经网络(1D convolutional neural network, 1D-CNN)连接深层长短时记忆循环神经网络(Deep long-short-term memory neural network, DLSTM)的模型结合迁移学习的故障诊断方法。该诊断方法基于电机振动数据,利用CNN提取故障特征;将特征作为DLSTM的输入,进一步学习、编码从CNN中学习的特征序列信息,捕获高级特征用于故障分类;首先用充足的西储轴承数据对该故障诊断模型进行预训练,再利用迁移学习放松训练数据和测试数据可不必独立同分布的能力,使用自制实验平台的小样本数据微调预训练模型。最后用迁移学习后的模型,对跨工况、跨型号、跨故障的故障轴承数据进行模拟实验。结果表明,所提出的方法与其他方法相比鲁棒性强,训练速度更快,能够更精确的诊断故障,平均诊断精度达到99%以上。
关键词
小样本
数据
集
故障
诊断
卷积神经网络
长短期记忆网络
迁移学习
Keywords
small sample data set fault diagnosis
convolutional neural network
long short-term memory network
transfer learning
分类号
TH133.33 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
某重型数控镗铣床主轴进给传动子系统小样本故障数据下的可靠性评估
陈红霞
王凡
王纪华
任杰
谢遂心
《机床与液压》
北大核心
2025
0
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职称材料
2
CNN-DLSTM结合迁移学习的小样本轴承故障诊断方法
仇芝
徐泽瑜
陈涛
石明江
韦明辉
《机械科学与技术》
北大核心
2025
0
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职称材料
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