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基于監督對比學(xué)習和混合注意力殘差網(wǎng)絡(luò )的隔膜泵單向閥故障診斷

作者：任洪兵,彭宇明,黃海波. 日期：2024-04-24/span> 瀏覽：265 查看PDF文檔

摘要:由于工業(yè)生產(chǎn)環(huán)境中的強噪聲和其他環(huán)境激勵,隔膜泵單向閥不同故障的特征呈現一定的相似性,導致傳統深度學(xué)習方法對單向閥的故障狀態(tài)難以準確識別。為解決這一問(wèn)題,提出了一種結合監督對比學(xué)習和混合注意力殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )(HA-ResNet)的隔膜泵單向閥故障診斷方法。首先,將注意力機制引入了殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )以提升網(wǎng)絡(luò )的學(xué)習能力,自適應調節了重要但微弱特征權重,并以恒等變換減少了有效信息被抑制現象;其次,提出了加權“監督對比損失(SCL)+交叉熵(CE)損失”,調節單向閥不同故障狀態(tài)數據之間的距離,明確了單向閥不同故障狀態(tài)的分類(lèi)邊界與降低噪聲或環(huán)境激勵的干擾;最后,通過(guò)工程實(shí)測數據,對監督對比學(xué)習和HA-ResNet融合方法的有效性和穩定性進(jìn)行了驗證。研究結果表明:監督對比學(xué)習和HA-ResNet融合方法在隔膜泵單向閥驗證集上的平均準確率達到了99.3%;與其他故障診斷方法相比,其在診斷精度和穩定性上都具有一定的優(yōu)勢,驗證了該方法在噪聲干擾條件下故障診斷的可靠性。

關(guān)鍵詞:隔膜泵;單向閥;故障診斷;監督對比損失;混合注意力殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò );特征相似性;深度學(xué)習方法

中圖分類(lèi)號:TH323;TD50文獻標識碼:A文章編號:1001-4551(2024)04-0594-10


本文引用格式:

任洪兵,彭宇明,黃海波.基于監督對比學(xué)習和混合注意力殘差網(wǎng)絡(luò )的隔膜泵單向閥故障診斷［J］.機電工程,2024,41(4):594-603.

REN Hongbing, PENG Yuming, HUANG Haibo. Diaphragm pump check valve fault diagnosis method based on supervised contrastive learning and hybrid attention ResNet［J］.Journal of Mechanical & Electrical Engineering, 2024,41(4):594-603.