基于深度度量学习的电机故障诊断

• 作者: 吴家新 张永宏 王丽华 王逸飞 赵晓平
• 来源期刊: 测控技术
• 学科: 工学
• 关键词: 电机 深度度量学习 短时傅里叶变换 卷积神经网络
• 年，卷（期）: 2020,（7）
• 所属期刊栏目: 试验与测试
• 页码范围: 30-37
• 页数: 8页
• 分类号: TH17|TP183
• 字数: 5301字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19708/j.ckjs.2020.04.221

摘要

深度学习以其强大的自适应特征提取和分类能力在机械大数据处理方面取得了丰硕的成果,由于电机结构的复杂性,其信号表现出的非平稳、非线性和复杂多样等特点,使得传统分类方法中的Softmax分类器+交叉熵损失函数对电机故障诊断力不从心.根据电机信号非平稳、数据量大等特点,结合短时傅里叶变换(STFT)与深度学习中的卷积神经网络(CNN)算法和Triplet Loss三元组思想,提出了深度度量学习电机故障诊断方法.该方法能将电机故障信号转换成时频谱图,同时构建CNN,将预处理后的样本用于CNN的训练,采用Triplet Loss作为损失函数度量故障数据高维特征间的距离,并结合标签有监督地微调整个网络,从而实现准确的电机故障诊断.实验表明该方法在处理复杂数据时能够度量特征在高维空间中的距离,高效完成故障诊断任务,弥补了交叉熵函数的不足.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张永宏	南京信息工程大学自动化学院	82	541	12.0	18.0
2	赵晓平	南京信息工程大学计算机与软件学院	17	182	7.0	13.0
6	王丽华	南京信息工程大学自动化学院	30	242	9.0	15.0
7	王逸飞	南京信息工程大学自动化学院	1	0	0.0	0.0
8	吴家新	南京信息工程大学计算机与软件学院	4	4	1.0	2.0