【摘 要】
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近年来,设备故障诊断与寿命预测算法在新一轮人工智能数字化技术革命的催动下取得了进步,其研究与应用在产学研各界获得了极大关注。通过对设备全寿命周期的信号样本进行采样,利用机器、深度学习方法评估设备的健康状态,预测设备的剩余使用寿命已经成为故障预测与健康管理（Prognostics and Health Management,PHM）领域的热门方向。其中,特征工程预处理往往是预测算法模型最关键的前置步
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近年来,设备故障诊断与寿命预测算法在新一轮人工智能数字化技术革命的催动下取得了进步,其研究与应用在产学研各界获得了极大关注。通过对设备全寿命周期的信号样本进行采样,利用机器、深度学习方法评估设备的健康状态,预测设备的剩余使用寿命已经成为故障预测与健康管理（Prognostics and Health Management,PHM）领域的热门方向。其中,特征工程预处理往往是预测算法模型最关键的前置步骤,本文以最常见的旋转设备的关键零部件滚动轴承为研究对象,通过深度学习技术和迁移学习技巧,利用全寿命过程信息,针对传统方法中忽视退化时间尺度大小且忽视退化数据分布不一的问题,提出适用于不同工况下全寿命周期振动信号的时序特征提取方法,并最终获得一种构建滚动轴承健康指标的预处理算法。本文的主要工作和贡献如下:（1）提出一种基于全寿命信息与CMIE-F＆E的信号预处理方法。为完成滚动轴承在全生命周期构建健康指标的任务,设计一种依据全生命周期退化规律的选择性滤波增强信号预处理方法。不同频段分量在整个寿命退化发展过程中包含不同的退化信息,传统的滤波算法通常基于对某静态时刻下振动信号进行研究,基于某种规则将其中的部分分量剔除,并将该规则适用于滚动轴承整个生命周期,以此完成最终的信号滤波。所提出的全寿命信息CMIE-F＆E信号预处理方法则基于全寿命周期下的信号变化规律,在详细说明该信号处理方法的原理、过程及其过程必要性的基础上,通过实验将基于该方法与基于其他滤波方法的结果进行对比,验证了全寿命信息CMIE-F＆E方法的有效性。（2）提出一种基于自注意力思想的深度时序特征提取方法。传统的特征提取方法包括基于深度学习的特征方法通常将某时刻下的连续采样值的信号统计特征作为输入特征,忽略了退化发生的时间尺度常常小于采样时间尺度的问题。所提出的SAM时序特征提取方法研究采样样本内部的信息变化,通过自注意力向量不断重组采样时刻的振动信号,实现信号采样时刻内部退化信息的提取。在介绍相关特征提取方法的基本思路上,详细说明了所提算法的模型结构和超参数选择。最终,通过对比基于该特征与不基于该特征的健康指标构建与寿命预测结果,不同层次地说明SAM时序特征提取的优越性。（3）提出一种基于深度迁移学习的SAM-CTR健康指标构建方法。为解决滚动轴承跨工况下数据分布不一致及数据、模型复用难度大的问题,于特征提取之后进一步提高健康指标构建模型的准确性和泛化能力,将基于联合分布自适应的深度迁移学习分类方法引入至健康指标构建的回归问题中,提出一种组合分类与回归功能的健康指标构建模型。本章首先简要说明了深度迁移学习中领域分布自适应方法的基本理论,随后详细说明了所提出的SAM-CTR健康指标构建网络模型的结构、优化策略、训练过程及关键超参数选择。通过合理选择合适的适应层位置,于训练及测试阶段的对比实验结果中充分说明了联合分布自适应在本健康指标构建任务中的优势及所提SAM-CTR算法的有效性。
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