2、深度神经网络助力的机械系统智能故障诊断

深度神经网络助力的机械系统智能故障诊断

1. 智能故障诊断概述

有效捕捉监测数据变化所传达的故障信息，就能准确识别机械设备的故障位置、类型，甚至故障程度。工程师凭借长期经验，能够从监测数据变化中捕捉设备的健康状态信息，进而依据这些经验知识对机械设备的健康状态做出判断。

然而，随着传感系统在数据收集、存储和传输能力上的快速提升，机械设备监测信号的数量、规模和类型不断增加，为故障诊断提供了海量数据。仅依靠人类经验的积累，已难以满足大数据驱动的故障诊断需求。

随着人工智能的飞速发展，机器学习技术赋予计算机学习能力，使其能够分析数据、归纳规律、总结经验，从而取代人类的学习或经验积累过程，将人类从繁杂的数据中解放出来。因此，智能故障诊断（IFD）可理解为利用大数据识别机械设备健康状态的科学，即基于传感系统获取的监测数据，借助机器学习积累的经验和知识，实现对设备健康状态的智能识别，保障机械设备运行的可靠性。

2. 机器学习助力的智能故障诊断

2.1 传统故障诊断的局限性

传统的故障诊断大多通过人工检查机器健康状况来完成，这不仅增加了劳动强度，还降低了诊断的准确性。先进的信号处理方法虽有助于确定故障类型和位置，但严重依赖维护人员在工程场景中大多缺乏的专业知识。而且，信号处理方法的诊断结果过于专业，机器用户难以理解。因此，现代工业应用更倾向于能自动识别机器健康状态的故障诊断方法。

2.2 诊断流程

机器学习助力的IFD诊断流程主要包括以下三个步骤：
- 数据收集 ：在机器上安装传感器持续收集数据，常用的传感器有振动传感器、声发射传感器、温