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作者及机构
本文的主要作者包括Fei Jiang、Qin Liang、Zhaoqian Wu、Yicong Kuang、Shaohui Zhang和Jinglun Liang，他们均来自东莞理工学院机械工程学院。该研究于2024年2月5日在线发表在期刊《Knowledge-Based Systems》上，文章编号为111475。
学术背景
本研究的主要科学领域是机械设备故障诊断，特别是滚珠丝杠（ball screw）的故障诊断。滚珠丝杠广泛应用于工业机器人、航空航天和军事等领域，其长期运行容易导致故障，进而影响控制精度并增加操作风险。传统的基于振动信号的故障诊断方法存在噪声干扰、传输路径影响等问题，且依赖大量标注样本的监督深度学习模型在实际应用中难以获取。因此，本研究旨在提出一种基于非振动信号融合的零成本无监督迁移方法，以解决上述问题。
研究流程
研究流程主要包括以下几个步骤：
非振动信号采集与融合
研究从滚珠丝杠的驱动端直接采集电流和速度信号，并将这些信号有序融合，构建多源融合信号样本。相比振动信号，非振动信号更容易获取且干扰较少。
伪标签生成
利用隔离森林（Isolation Forest, IForest）算法的异常检测能力，对源域样本进行循环处理，生成伪标签。这一过程无需人工标注，实现了零成本样本标注和无监督处理。
模型预训练与微调
使用大量生成的伪标签样本对迁移模型参数进行预训练，并结合少量目标域标注样本进行微调，完成滚珠丝杠的迁移故障诊断。
实验验证
研究通过三种不同工况下的滚珠丝杠信号验证了所提方法的有效性，并进行了消融实验和对比分析，以展示其优势。
研究结果
1. 信号融合与伪标签生成
通过T-SNE算法对融合信号进行可视化分析，结果显示融合信号的边界更清晰，重叠更少，有利于伪标签生成。实验证明，所提方法能够正确生成所有故障类型的伪标签，准确率达到100%。
模型预训练与诊断精度
使用融合信号对五种模型（NN、ANN、SAE、DBN、CNN）进行预训练，结果显示所有模型的诊断精度均超过90%。其中，SAE模型的精度最高，达到99%。
迁移故障诊断
通过微调策略，模型在不同工况下的迁移诊断精度显著提高。例如，从工况C1到C2的迁移诊断中，DBN模型的精度从10.04%提升至92.80%。此外，使用融合信号作为输入的模型精度普遍高于单一信号。
时间效率
所提方法显著减少了诊断时间。例如，CNN模型在从C1到C2的迁移诊断中，训练时间从3819.30秒减少到381.91秒，节省了3216.39秒。
结论
本研究提出了一种基于非振动信号融合的零成本无监督迁移方法，成功实现了滚珠丝杠的故障诊断。该方法利用电流和速度信号进行融合，避免了振动信号的噪声干扰和传输路径影响。通过隔离森林算法生成伪标签，解决了标注样本获取困难的问题。实验结果表明，该方法在不同工况下均表现出较高的诊断精度和时间效率，具有广泛的应用前景。
研究亮点
1. 创新性地采用非振动信号（电流和速度）进行故障诊断，避免了传统振动信号的局限性。
2. 设计了基于隔离森林的无监督伪标签生成算法，实现了零成本样本标注。
3. 通过微调策略和多源信号融合，显著提高了模型的诊断精度和时间效率。
4. 实验验证了该方法在多种工况下的有效性，为实际工业应用提供了有力支持。
其他有价值的内容
未来研究将进一步探索自适应选择隔离森林超参数的方法，并研究更先进的迁移学习技术，以解决不同工况下数据特征分布差异过大的问题。
以上是基于文档内容的详细学术报告，涵盖了研究的背景、流程、结果、结论及亮点，为其他研究人员提供了全面的参考。