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DNOCNet：一种面向转速波动条件下感应电机驱动系统故障诊断的新型端到端网络

一、研究团队与发表信息
本研究由Junchao Guo（天津理工大学机械工程学院）、Qingbo He（上海交通大学机械系统与振动国家重点实验室）和Fengshou Gu（英国哈德斯菲尔德大学效率与性能工程中心）合作完成，发表于2024年6月的《IEEE Transactions on Industrial Informatics》第20卷第6期。

二、学术背景与研究目标
感应电机是工业设备的核心驱动部件，其健康状态直接影响生产安全。然而，电机在启停或变负载工况下产生的转速波动（speed fluctuations）会导致传统故障诊断方法性能下降。现有方法如计算阶次跟踪（COT）依赖专家经验且计算精度不足，而深度卷积神经网络（DCNN）虽能自动提取故障特征，但在转速波动下调制成分解调能力有限。为此，本研究提出深度非线性阶次循环卷积网络（Deep Nonlinear Order-Cyclic Convolutional Network, DNOCNet），旨在解决以下问题：
1. 转速波动导致的故障特征映射模糊；
2. 传统DCNN对多尺度调制成分的提取不足；
3. 噪声干扰下故障特征的增强需求。

三、研究方法与流程
研究流程分为四个核心环节：

1. 非线性阶次循环谱分析层（NOSAL）构建

   • 输入处理：采集电机振动信号（采样频率96 kHz/13.529 kHz），通过拉格朗日插值将时域信号转换为角域信号，消除转速波动影响。
     
   • 核心算法：提出非线性循环谱（NCS）分析，结合短时傅里叶变换生成角域平稳信号（公式9-13）。实验参数设置见表III，窗函数选用汉宁窗。
     
   • 创新点：首次将NCS作为卷积核嵌入网络输入层，解决频率模糊问题。
     

2. 频域信噪比特征融合方案（FD-SNR）

   • 特征增强：基于频域信噪比（公式17-18）加权融合多尺度NOSA切片，突出故障调制成分。
     
   • 实验验证：对比COT层（COTL）、循环谱层（CSL）等方法，NOSAL在转子断条故障诊断中准确率达99%（图5）。
     

3. 深度特征学习与分类

   • 网络结构：包含4个卷积层（激活函数为ReLU）、最大池化层和Softmax分类层。
     
   • 训练细节：采用交叉熵损失函数（公式21），通过梯度下降（公式22-23）优化权重，学习率η=0.001。
     

4. 实验验证

   • 案例1（转子断条故障）：60组样本（1024点/样本），5:5划分训练/测试集（表II）。DNOCNet准确率99%，显著高于DenseNet（91.8%）、ResNet（90.2%）等（图8）。
     
   • 案例2（轴承故障）：外圈、内圈、滚动体故障样本各60组，NOSAL准确率99.25%（图13）。
     

四、主要研究结果
1. 特征提取性能：t-SNE可视化显示，NOSAL提取的特征聚类性优于传统方法（图6, 14）。
2. 消融实验：移除NOSAL或FD-SNR后，模型在C1-C3类故障的准确率下降5%-10%（图7, 15），证明二者对特征学习的必要性。
3. 对比实验：DNOCNet的宏召回率（macrorecall）、宏F1值（macro-F1）均优于对比模型（表IV, VII），标准差（SD）最低（0.21），鲁棒性突出。

五、研究结论与价值
1. 科学价值：
- 提出首个将NCS分析与深度学习结合的端到端诊断框架，为转速波动下的故障诊断提供新范式。
- FD-SNR特征融合方案解决了多尺度调制成分的优化权重分配问题。
2. 应用价值：在转子断条和轴承故障诊断中，DNOCNet的准确率比现有方法提升8%-10%，可应用于工业电机实时监测系统。

六、研究亮点
1. 方法创新：
- NOSAL作为可学习的卷积核，首次实现角域信号与深度网络的直接耦合。
- FD-SNR通过频域信噪比动态加权，增强故障特征的物理可解释性。
2. 性能突破：在强噪声和转速波动下，DNOCNet的识别精度达到当前最高水平（99.25%）。

七、未来方向
作者指出，下一步将研究轻量化网络结构以减少参数冗余，并探索电机电流特征分析（MCSA）在大转速波动工况下的应用。

（注：全文约2000字，涵盖研究全流程细节及数据支撑）