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【IEEETNNLS】基于轻量级组Transformer的边缘智能时间序列约简网络及其在工业RUL预测中的应用

最近,基于深度学习的模型,如transformer,由于其强大的表示能力,在工业剩余使用寿命(RUL)预测方面取得了显著的性能。在许多工业实践中,RUL预测算法被部署在边缘设备上进行实时响应。然而,深度学习模型的高计算成本使其难以满足边缘智能的要求。本文提出了一种具有多层次时间序列缩减的轻量级组Transformer(GTMRNet)来缓解这个问题。与计算所有时间序列的大多数现有RUL方法不同,GT MRNet可以自适应地选择必要的时间步长来计算RUL。首先,构建了一个轻量级的组Transformer,通过使用具有显著小波参数的组线性变换来提取特征。然后,提出了一种时间序列缩减策略,以自适应地过滤掉每一层不重要的时间步长。最后,开发了一种多层次学习机制,以进一步稳定时间序列缩减的性能。在真实世界条件数据集上的广泛实验结果表明,所提出的方法可以在不牺牲精度的情况下显著减少高达74.7%的参数和91.8%的计算成本

  • 2024-08-30
  • 阅读346

变工况条件下三相异步电机匝间短路故障诊断

针对三相异步电机匝间短路故障在不同工况下数据分布不一致带来的泛化识别准确率下降的问题,提出了一种基于残差-自注意力网络的迁移学习方法,通过在残差网络中嵌入自注意力机制实现特征强化并利用源域数据进行模型训练,然后利用迁移学习的微调策略使得模型能更好地适应目标域的特征分布,以此来增加模型在目标域数据中的适应性能力。

  • 2024-08-30
  • 阅读192

基于多通道融合的滚动轴承剩余寿命预测

针对工业生产中滚动轴承剩余使用寿命(RUL)预测任务中数据挖掘不足导致预测精度低的问题,提出了一种多通道融合的滚动轴承剩余寿命预测方法。

  • 2024-08-30
  • 阅读217

基于混合注意力的多小波系数融合滚动轴承剩余寿命预测方法

小波变换是一种评估非平稳信号的时频分析方法,有助于表征设备在长时间使用过程中的退化。然而,单一的小波基函数很难适用于所有的周期瞬态波形。因此,本研究提出了一种基于混合注意力的多小波系数融合方法来评估轴承的剩余使用寿命。该方法首先利用多个小波得到原始信号的特性,然后将分解后的各个频带组织成二维映射;其次,设计了一种基于注意力的混合卷积长短期记忆网络(HA-ConvLSTM),自适应地对小波系数通道进行加权。学习到的特征被多层感知器用于评估剩余寿命(RUL)。最后,在PHM2012滚动轴承数据集上进行了测试,验证了所提方法的有效性。总体而言,该方法在性能指标上优于以前的方法,可选择性地解决周期瞬态波形的小波基函数匹配问题。

  • 2024-08-30
  • 阅读233

一种全新滚动轴承局部缺陷扩展动态更新和实时映射的数字孪生模型

轴承局部缺陷扩展的研究对轴承健康监测和管理具有重要意义。然而,滚动轴承的局部缺陷尺寸难以实时监测。为了解决这个问题,本文提出了一种新的数字孪生(digital twin, DT)模型,用于滚动轴承局部缺陷扩展的动态更新和实时映射。新的数字孪生模型将机理模型和实时传感器数据相结合,而不是像传统的数字孪生模型那样仅依赖于测量数据。通过这种方式,可以利用新的数字孪生模型直接映射整个生命周期的缺陷尺寸。使用XJTU-SY轴承数据集评估所建立的全新的数字孪生模型,结果表明,该数字孪生模型可以准确地表征滚动轴承全寿命周期内的局部缺陷扩展。

  • 2024-08-30
  • 阅读260

根据电气特征对感应电机中的机械故障进行状态监测:不同技术的回顾

电机的状态监测是一个越来越重要的环节,因为容错系统在许多应用中已成为强制性的。就电气驱动而言,机械故障(不平衡、齿轮和轴承)的比例非常高。机械故障检测通常基于振动信号,这是一种强大而有效的技术,不过具有一定的成本和入侵性。近年来,人们已经研究了许多理论和基于信号的方法,用于通过电机信号对机械故障进行早期诊断。本文将回顾机械故障状态监测的方法,特别参考基于电信号的方法。

  • 2024-08-30
  • 阅读154

用于工业设备剩余使用寿命预测的预训练增强无监督对比域自适应摘要

工业智能的一项重要任务是准确预测工业设备的剩余使用寿命(RUl),基于数据驱动方法的RUl预测取得了巨大进展。然而,这些方法在很大程度上依赖于模型的数据表示能力和数据分布的一致性假设。在实际的工业环境中,由于不同的工作条件,工业时间序列数据表现出高维、动态和噪声的特征,这往往导致训练模型从一个环境到类似但未标记的新环境的无效转移。为了解决上述问题,本文首先设计了一个双并行时频特征提取网络,用于提取具有不同维度和重要性水平的有效时间序列特征。然后,提出了一种增强的预训练框架,该框架采用相似性对比学习来挖掘工业时间序列数据中的潜在表示信息。最后,提出了基于矩对比对抗学习的领域自适应方法,该方法在对抗学习领域不变特征的过程中保留了目标领域特有的结构信息,减轻了负迁移效应。在两个广泛认可的工业基准数据集上进行了一系列严格的实验,重点关注跨领域场景。结果表明,我们的方法在工业跨领域预测场景中取得了最先进的性能。

  • 2024-08-30
  • 阅读207

机器人行业创新发展应用蓝皮书

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  • 2024-08-29
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