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作者与发表信息

这篇文章的主要作者是 Xiaoli Zhao 和 Minping Jia，作者单位为 School of Mechanical Engineering, Southeast University, Nanjing, People’s Republic of China。文章发表于期刊《Structural Health Monitoring》，发布时间为2020年，DOI 为 10.1177/1475921719897317。本文的研究主题是基于无监督深度学习网络的旋转机械智能故障诊断。

研究背景

在现今工业领域中，旋转机械设备被广泛用于航空航天、交通运输以及智能制造等关键领域。然而，这些设备的运行状况复杂多变，常出现故障标记信息未知或不足的现象。伴随着工业设备的大型化、高速化和智能化发展，对这些设备产生的振动、声音和温度等物理信号进行监测成为重要课题。

近年来，随着“机械大数据”技术的发展，如何从大量未标注的数据中提取有价值的诊断信息成为研究的核心问题。文章指出，传统基于监督学习、半监督学习的故障诊断方法虽然应用广泛，但需要依赖大量的标签信息。然而，大多数机械运行状态的标签信息难以获取，且获取成本高昂。因此，基于无监督学习的智能故障诊断方法因其无需依赖标签信息和先验知识，逐渐展现出更广阔的应用前景。

本研究旨在通过提出一种新型的无监督深度学习网络(unsupervised deep learning network, UDNL)，开发出一种针对旋转机械的智能故障诊断技术。研究特别关注两大方向： 1. 特征提取(unsupervised feature extraction, UFE)。 2. 无监督分类(unsupervised classification, UC)。

研究流程

文章主要采用了以下流程开展研究：

1. 网络架构设计： 研究作者开发了一种新型的无监督深度学习网络，该网络包括两层无监督特征提取层（基于L12 Sparse Filtering，简称L12SF）和一层无监督聚类层（基于 Weighted Euclidean Affinity Propagation，简称WE-AP）。其中： - L12SF 结合了 L1 和 L2 正则化的优势，提高了稀疏过滤算法的性能，优化了特征稀疏性和分散性。 - WE-AP 则通过加权欧几里得距离的思路，改进了传统 AP 聚类算法，克服其对数据分布形态的局限性。

2. 样本数据获取与处理： 研究使用了两个不同的轴承故障数据集进行模型验证： - Case Western Reserve University (CWRU) 数据集，包括六种健康状态和故障类型的振动信号样本，每个状态包含100组样本，其中训练样本50组，测试样本50组。 - 实验室自采可靠性数据集（ABLT-1A），涵盖五种复合故障类型及其振动信号。

在数据处理中，作者通过FFT将时域信号转化为频域信号，并将数据归一化到[0, 1]区间以提高模型表现。

3. 无监督学习流程： - 样本频谱数据首先输入至 L12SF 进行深度特征提取，优化样本的低维表征。 - 提取出的特征随后流入 WE-AP 聚类层，用于自动分类不同故障状态。 - 最终，通过层层网络参数的优化完成对旋转设备故障模式的无监督智能识别。

研究结果

本文的主要结果详细描述了无监督故障诊断框架的性能及优越性。

1. 用于特征提取的 L12SF 性能结果： 实验结果表明，L12SF 提取的特征在特征稀疏性、分散性和分类表现上均优于传统无监督特征提取法（如 PCA、KPCA、LPP）。实验得到了显著的类间距离(inter-class distance)和低的类内距离(intra-class distance)，表明该方法在刻画故障特征上具有更强的区分能力。

2. 基于 WE-AP 的聚类效果： 与传统聚类方法（如 K-means、FCM）相比，WE-AP 能稳定实现对故障状态的分组，显示出更强的鲁棒性和泛化能力。尤其是在无需预先设定聚类数量的情况下，WE-AP 能根据实际数据特性自适应决定聚类中心，避免了因初始参数设定不佳引起的性能下降。

3. 对故障数据集的分类准确性： - 在 CWRU 数据集中，UDNL 对六类故障状态的分类准确率接近 100%，表现出对复杂数据分布良好的适应性。 - 在 ABLT-1A 数据集中，UDNL 对五类复合故障的识别效果同样达到了令人满意的程度，尤其是对初始阶段的弱故障信号表现出极佳的诊断能力。

4. 模型性能的稳定性和鲁棒性： 通过对测试样本比例的逐步递增（20%-80%）实验验证发现，无论训练样本数量多少，UDLN 的诊断性能均保持稳定，并在样本量较小时即能实现高分类准确率，展现了较好的迁移学习能力和样本需求效率。

研究意义与价值

本研究提出的无监督深度学习故障诊断方法具有以下重要意义与价值： 1. 科学价值： - 解决了现有基于标签学习方法对先验知识的依赖问题，为机械大数据的特征挖掘与分析提供了新思路。 - 开发了创新的特征提取算法 L12SF 和改进的聚类算法 WE-AP，展示了无监督学习方法在智能诊断领域的广阔应用前景。

1. 实际应用价值：

   • 在工业设备运行监测和预测性维护中，本文方法可用于提升设备运行效率、降低维护成本和减少停机风险。
   • 对于弱故障、复合故障等难以提前诊断的情形，该方法展现了极高的实用性和可靠性。

2. 未来潜力：

   • 本方法可以扩展至更多复杂的工业场景，对故障样本不同分布特性的适应能力值得进一步探索。
   • 与其他先进算法（如图神经网络或在线学习框架）的结合可进一步提升性能，为旋转机械故障诊断技术赋能。

亮点与贡献

1. 在无监督学习领域首次提出一种高效的深度学习网络架构（UDLN）并成功应用于实际故障诊断。
2. 提出的 L12SF 和 WE-AP 算法在特征提取、聚类性能及鲁棒性方面均超越传统方法。
3. 使用两个真实实验案例验证模型，全面证明了该方法的可靠性、鲁棒性及广泛适应性。

总结

本研究通过无标签数据的挖掘和学习，成功设计了一种新型的智能诊断框架，为旋转机械设备的健康监测和预测性维护提供了理论支持和技术保障。这一研究对工业4.0时代下的智能维护具有重要参考与借鉴意义，并为后续研究开启新的探索方向。