基于深度学习的机械设备故障预警与诊断技术研究

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摘要

第一章绪论

1．1课题来源

1．2课题背景与研究意义

1．3机械设备故障预警与诊断方法概述

1．4基于数据驱动的故障预警与诊断方法研究现状

1．4．1基于统计学习的故障预警与诊断方法

1．4．2基于机器学习的故障预警与诊断方法

1．4．3基于数据驱动的方法存在的问题

1．5基于深度学习的机械设备故障预警与诊断方法研究现状

1．6本课题主要研究内容及结构安排

第二章基于无监督深度学习的故障预警方法研究

2．1．1自动编码器

2．1．2降噪自动编码器

2．1．3无监督特征自学习模型

2．2轴承模拟实验

2．2．1轴承数据集简介

2．2．2实验说明与结果分析

2．3往复式压缩机预警实验

2．3．1往复压缩机实验数据说明

2．3．2结果验证与分析

2．4本章小结

第三章基于主动学习和深度神经网络的故障诊断方法研究

3．1堆栈降噪自动编码器与深度神经网络

3．2主动学习

3．3．1主动学习方法介绍

3．3．2主动学习样本筛选机制

3．3．3针对机械设备故障诊断的样本筛选机制·

3．2基于主动学习改进的深度神经网络

3．3实验验证与分析

3．3．1实验设置

3．3．1结果验证与分析

3．4本章小结

第四章基于领域对抗网络的变工况故障诊断方法研究

4．1变工况诊断研究概述及扩展分析

4．2针对变工况诊断的领域对抗网络

4．2．1领域对抗网络

4．2．2模型诊断步骤

4．3实验验证与分析

4．3．1实验设置

4．3．2结果验证与分析

4．4本章小结

第五章总结与展望

5．1总结

5．2展望

参考文献

致谢

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