机械工程学报

作者：周兴康, 余建波

单位：同济大学机械与能源工程学院 上海 201804

关键词：齿轮箱故障诊断,特征学习,深度学习,卷积自编码器,残差学习；

基金：国家自然科学基金（71777173）、中央高校基本科研业务费和上海科委创新科技行动计划（19511106303）资助项目。

一维振动信号常常被用于齿轮箱的监测与故障诊断中，使得能及时地对齿轮箱维护以减少损失。因此，从一维振动信号中提取出关键故障特征决定了故障诊断模型的准确性与可靠性。典型的深度神经网络(deep neural network,DNN)，如卷积神经网络已经在故障诊断中表现出良好的性能并得到了广泛的应用，但其监督式训练方式往往需要大量的标签数据而限制了其可应用性。因此，提出一种新的深度神经网络模型，一维残差卷积自编码器(1-dimension residual convolutional auto-encoder,1DRCAE)，成功应用于振动信号的无监督学习及故障特征提取，显著提高了齿轮箱的故障诊断率。首先，提出了一维卷积层与自编码器的有效集成方法，形成了深度一维卷积自编码器；其次，引入残差学习机制训练一维卷积自编码器，实现对一维振动信号有效地特征提取；最后，基于编码器提取的特征，使用少量标签数据进行分类微调实现齿轮箱故障模式识别。通过齿轮箱试验台采集的传感器数据进行实验验证表明，这种无监督学习方法具有良好的去噪能力和故障特征提取能力，其特征提取效果好于典型的深度神经网络，如深度置信网络(Deep belief network,DBN)和堆叠自编码网络(Stacked auto-encoders,SAE)，同时故障诊断效果也优于一维卷积神经网络(1-dimension convolutional neural network,1DCNN)。

来源：2020年第7期

《机械工程学报》期刊编辑部

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