基于迁移学习理论快速获取轴承故障诊断模型的方法.pdf

基于领域自适应迁移学习的轴承故障诊断：理论、方法与实践.docx 基于领域自适应迁移学习的轴承故障诊断：理论、方法与实践一、引言 1.1研究背景与意义在现代工业体系中，轴承作为机械设备的关键基础部件，广泛应用于航空航天、汽车制造、能源电力、精密机床等众多领域，承担着支撑旋转部件、降低摩擦、传递载荷等重要作用，其运行状态直接关乎设备的整体性能、可靠性与安全性。据统计，在各类机械故障中，轴承故障占比高达30%-50%，是导致设备停机、生产中断的主要原因之一，不仅造成巨大的经济损失，还可能引发严重的安全事故，如风力发电机组因轴承故障而倒塌，汽车因轮毂轴承失效导致失控等。传统的轴承故障诊断方法主要包括基于振动分析、温度监测、油液分析等技术。振动分析通

2025-04-27 约3.81万字 30页立即下载

基于迁移学习的轴承变工况和跨设备故障诊断研究.docx 基于迁移学习的轴承变工况和跨设备故障诊断研究一、引言随着工业自动化和智能化的发展，轴承作为旋转机械设备的重要组成部分，其故障诊断变得尤为重要。轴承故障诊断的准确性和效率直接关系到设备的运行安全和企业的经济效益。然而，在实际应用中，由于工况变化和跨设备差异，传统的故障诊断方法往往难以取得理想的效果。近年来，迁移学习作为一种新兴的机器学习方法，在处理此类问题中展现出巨大的潜力。本文旨在研究基于迁移学习的轴承变工况和跨设备故障诊断方法，以提高诊断的准确性和效率。二、迁移学习理论基础 迁移学习是一种机器学习方法，其核心思想是将已学习到的知识从一个任务或领域迁移到另一个任务或领域。在轴承故障诊断中

2025-02-27 约4.6千字 9页立即下载

基于迁移学习的滚动轴承故障诊断研究.pdf 基于迁移学习的滚动轴承故障诊断研究 基于迁移学习的滚动轴承故障诊断研究摘要：滚动轴承是旋转机械中常见的零部件，其故障会导致设备的停机和影响工作效率。为了能够准确预测和诊断滚动轴承故障，并增强设备的运行可靠性，本研究基于迁移学习方法，提出了一种新的滚动轴承故障诊断算法。通过将源域滚动轴承数据的知识迁移到目标域滚动轴承数据中，实现不同设备间故障诊断 的共享，并通过实验验证了该算法的有效性。 1.引言近年来，滚动轴承故障的预测和诊断一直是旋转机械中的研究热点。滚动轴承故障的发生会导致旋转机械的性能下降、设备停机等问题，严重影响生产效率。因此，开展滚动轴承故障诊断的研究对于提高设备

2024-12-05 约1.32千字 2页立即下载

基于迁移学习的轴承故障诊断研究.pdf 摘要随着经济水平的提高以及科学技术的发展，工业制造也在日益朝智能化方向发展，大量自动化机械设备被投入使用。轴承作为机械设备中的关键零件，实时监测轴承的健康状态，对于机械设备的平稳运行具有重大意义，从而也能够有效避免相关事故的发生，保障企业的经济利益。于是，轴承的故障诊断成为了近年来研究的热门领域，深度学习等新方法也被应用到了故障诊断领域。传统的故障诊断研究存在以下问题：首先是使用的神经网络模型不能提取到明显的故障特征，导致故障分类准确率较低，其次，在实际应用中，轴承所处的工作环境并非固定，一旦轴承的工作环境产生较大变化，轴承的故障分类准确率也会变得较低，即训练的网络模型泛化能力

2025-04-18 约6.19万字 49页立即下载

一种基于流行保持迁移学习的滚动轴承故障诊断方法.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利 (10)授权公告号 CN 112819059 B (45)授权公告日 2022.03.29 (21)申请号 202110103160.9 CN 108414226 A,2018.08.17 (22)

2023-06-04 约3.11万字 27页立即下载

基于改进迁移学习的旋转机械轴承的早期故障诊断方法.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112990259 A (43)申请公布日 2021.06.18 (21)申请号 202110153282.9 (22)申请日 2021.02.04 (71)申请人西交利物浦大学地址

2023-06-07 约2.17万字 20页立即下载

基于深度迁移学习的少样本轴承故障诊断方法研究.docx 基于深度迁移学习的少样本轴承故障诊断方法研究一、引言随着工业自动化和智能化的发展，轴承作为机械设备的重要组成部分，其故障诊断的准确性和效率显得尤为重要。在轴承故障诊断领域，传统的诊断方法往往依赖于大量的样本数据，但在实际生产环境中，由于设备运行环境的复杂性和数据采集的困难性，往往难以获取足够的样本数据。因此，如何利用有限的样本数据进行轴承故障诊断成为了一个亟待解决的问题。近年来，深度迁移学习在计算机视觉、自然语言处理等领域取得了显著的成果，为解决少样本问题提供了新的思路。本文提出了一种基于深度迁移学习的少样本轴承故障诊断方法，旨在提高轴承故障诊断的准确性和效率。二、相关研究背景深度迁移

2025-04-21 约4.46千字 9页立即下载

基于在线迁移学习的变负载滚动轴承故障诊断：原理、方法与实践.docx 基于在线迁移学习的变负载滚动轴承故障诊断：原理、方法与实践一、引言 1.1研究背景与意义在现代工业领域中，滚动轴承作为机械设备的关键基础部件，广泛应用于航空航天、汽车制造、能源电力、轨道交通等众多重要行业，起着支撑旋转轴、降低摩擦以及传递载荷的关键作用，其运行状态直接关乎整个设备的性能、可靠性与安全性。据统计，在各类旋转机械故障中，约有30%是由滚动轴承故障所引发的，这充分凸显了滚动轴承在工业生产中的核心地位。例如在风力发电领域，风机的主轴承需要承受巨大的轴向和径向载荷，同时还要适应复杂多变的运行环境，一旦主轴承出现故障，整个风力发电系统将无法正常工作，不仅会导致发电量锐减，还会产

2025-05-02 约2.79万字 22页立即下载

基于多尺度特征提取和迁移学习的风电机组轴承故障诊断方法研究.docx 基于多尺度特征提取和迁移学习的风电机组轴承故障诊断方法研究一、引言随着风力发电技术的快速发展，风电机组的安全稳定运行对于电力系统的可靠性至关重要。其中，风电机组轴承的故障诊断是保障其正常运行的关键环节。传统的故障诊断方法往往依赖于专家的经验和知识，但这种方法存在主观性、耗时且难以应对复杂多变的故障模式。因此，研究一种高效、自动化的风电机组轴承故障诊断方法显得尤为重要。本文提出了一种基于多尺度特征提取和迁移学习的风电机组轴承故障诊断方法，旨在提高故障诊断的准确性和效率。二、多尺度特征提取多尺度特征提取是本文方法的核心技术之一。在风电机组轴承故障诊断中，不同尺度的故障特征信息对于诊断结果的

2025-05-14 约4.68千字 10页立即下载

基于虚实数据和深度迁移学习的滚动轴承故障诊断方法.pdf 摘要摘要滚动轴承作为旋转机械设备中重要的支撑部件，一旦发生故障会使设备综合性能降低或意外停机，给使用者带来不可估量的直接经济损失，甚至会威胁生命安全，因此，高可靠性的轴承健康状态诊断方法对设备运行状态评估意义重大。深度学习方法 作为一种有效的智能故障诊断技术，诊断结果的准确性常依赖大量的故障标签数据来进行有效地训练。而在工程应用中，典型故障数据少且获得成本高，正常数据多且获取成本较低，这给深度学习技术的推广和应用带来

2025-05-16 约8.58万字 63页立即下载

基于生成类深度学习模型的轴承故障诊断方法研究.docx 基于生成类深度学习模型的轴承故障诊断方法研究一、引言轴承作为旋转机械设备中至关重要的组成部分，其工作状态直接影响着设备的性能与寿命。然而，由于长时间的工作磨损、环境影响、不当使用等原因，轴承可能会出现各种类型的故障。这些故障不仅影响设备正常工作，还可能引发严重的安全事故。因此，对轴承进行故障诊断显得尤为重要。近年来，随着深度学习技术的快速发展，基于生成类深度学习模型的轴承故障诊断方法逐渐成为研究的热点。本文旨在研究基于生成类深度学习模型的轴承故障诊断方法，以提高诊断的准确性和效率。二、相关技术概述 2.1轴承故障诊断的重要性 轴承故障诊断是设备维护和预防性维修的重要环节。通过对轴承的实时

2025-04-27 约4.24千字 9页立即下载

基于迁移学习的压缩机故障诊断方法及系统.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114548301 A (43)申请公布日 2022.05.27 (21)申请号 202210182093.9 G06N 3/04 (2006.01)

2023-05-08 约1.33万字 14页立即下载

变工况下基于深度学习理论的滚动轴承故障诊断方法研究.docx 变工况下基于深度学习理论的滚动轴承故障诊断方法研究一、引言随着工业自动化和智能化水平的不断提高，滚动轴承作为机械设备中的重要组成部分，其故障诊断成为了保障设备稳定运行和预防事故发生的关键环节。在变工况环境下，滚动轴承的故障诊断更具挑战性，因为不同工况下轴承的振动特性会发生显著变化。近年来，深度学习理论在故障诊断领域得到了广泛应用，其强大的特征提取和分类能力为滚动轴承的故障诊断提供了新的思路。本文将针对变工况下滚动轴承的故障诊断问题，研究基于深度学习理论的诊断方法。二、研究背景及意义滚动轴承的故障诊断对于保障设备的稳定运行和预防事故具有重要意义。然而，在变工况环境下，由于工况的复杂性和多

2025-05-04 约4.79千字 10页立即下载

一种基于深度学习的电机轴承故障诊断方法.pptx 一种基于深度学习的电机轴承故障诊断方法汇报人：2024-01-27 目录引言电机轴承故障概述深度学习理论基础基于深度学习的故障诊断方法设计实验验证与结果分析方法优势与局限性分析结论与展望 01引言背景与意义010203电机轴承故障是工业生产中常见的问题，严重影响设备运行和生产效率。传统的故障诊断方法依赖于人工经验和信号处理技术，诊断准确率和效率有待提高。基于深度学习的故障诊断方法能够自动提取故障特征，实现高效、准确的故障诊断，对于保障工业生产安全具有重要意义。 01国内外学者在电机轴承故障诊断方面开展了大量研究，提出了多种方法，如振动信号分析、声发射检测、油液分析等。02近年来，深度学习在故

2024-06-09 约3.52千字 30页立即下载

基于深度学习的轴承故障诊断方法研究.pdf 摘要摘要轴承在机械设备中起着至关重要的作用，其工作状态对设备的整体性能有着直接的影响。轴承在运行过程中，由于环境复杂且多变，故障的发生几率极高。如果不能及时检测并替换出现故障的轴承，可能会引发设备的异常运行，从而导致重大的经济损失。因此，对轴承进行故障诊断具有非常重要的意义。近些年人工智能技术得到飞速发展，轴承故障诊断也开始由传统的故障诊断 转向智能故障诊断，基于深度学习的智能故障诊断开始应用于轴承故障诊断中。实际工作环境中，采集的数据具有样本稀缺、噪声干扰和工况变化的特点以及存在多个轴承故障诊断任务的场景。现有基于深度学习的轴承故障诊断方法在以上特点的数据集和场景中存在相关

2024-11-25 约21.35万字 85页立即下载