非线性频谱与深度学习驱动的复杂系统故障诊断提升策略

本文主要探讨了一种创新的复杂系统故障诊断技术，该方法将非线性频谱分析与深度学习中的堆叠式降噪自动编码器（SDAE）相结合。传统的故障诊断往往依赖于复杂的频率响应函数（GFRF），但这种方法在处理大量计算时效率较低。为解决这一问题，研究人员引入了一维非线性输出频率响应函数（NOFRF），通过简化计算流程获取非线性频谱，从而降低了计算负担。 NOFRF的使用使得非线性频谱的捕捉更加高效，它能更好地揭示系统的动态特性，这对于理解复杂系统的行为至关重要。然而，传统的方法在故障特征提取方面可能存在不足。为此，文章提出采用堆叠式降噪自动编码器（SDAE），这是一种特殊的神经网络结构，它能够通过多层降噪和重构过程，有效地从非线性频谱中挖掘出关键的故障特征。 在具体实施过程中，作者首先对永磁同步电动机的各状态进行四阶非线性频谱的测量，这一步骤有助于捕捉到故障模式下系统的高频成分，因为故障通常会改变系统的动态行为。然后，通过选择适当的采样点，将这些频谱数据转化为高维特征向量，便于深度学习模型处理。 接下来，SDAE神经网络被设计用来处理这些高维数据。它不仅能够去噪，还能通过多层编码和解码过程，逐步抽象和提炼出最能反映故障特征的特征表示。最后，通过训练有素的SDAE，模型能够准确地对不同故障状态进行分类，显著提高了诊断的实时性和精度。 实验结果显示，这种结合了非线性频谱分析与SDAE的故障诊断方法表现出优秀的性能，不仅能够快速响应故障，而且具有较高的故障识别准确率。这对于工业应用中的在线监控和预防性维护具有重要意义，可以显著减少停机时间和维修成本，提升系统的稳定性和可靠性。 这篇研究论文为复杂系统故障诊断领域提供了一个新颖且实用的解决方案，展示了深度学习技术如何与传统工程方法融合，以提高故障检测的效率和准确性，是现代工业4.0环境下智能运维的重要支撑。