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故障诊断为什么要用深度学习?

深度学习 作者:毛利小五郎 时间:2020-08-30 13:25:13 0 删除 编辑

故障诊断入门级选手提个问题,振动信号分析直接做频谱分析就好了,为啥需要人工智能? - amaze2的回答 - 知乎


对于简单的机械设备,比如一级平行齿轮箱,信号比较简单,直接频谱分析就可以满足需求。

但是,如果是复杂的设备,比如多级行星齿轮传动、强环境噪声、而且故障处在早期阶段、比较微弱的情况下,在频谱图上可能找不出故障频率。

那该怎么办呢?

深度学习提供了一种思路。

顺便推荐一种专门针对强噪声情况下故障诊断的深度学习方法—— 深度残差收缩网络

深度残差收缩网络在其内部采用了软阈值函数,类似于小波阈值降噪,在深度学习模型的内部,自动消除噪声信息,从而获得更准确的故障特征。

M. Zhao, S. Zhong, X. Fu, B. Tang, M. Pecht, Deep residual shrinkage networks for fault diagnosis,  IEEE Transactions on Industrial Informatics,  vol. 16, no. 7, pp. 4681-4690, 2020.

https://ieeexplore.ieee.org/document/8850096


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