5、基于深度学习的感应电机故障诊断方法

基于深度学习的感应电机故障诊断方法

1. 感应电机故障诊断的背景与挑战

制造业机器故障频发，可能引发经济损失、环境污染甚至人员伤亡等灾难性事故。有效诊断这些故障对于提高制造设备的可靠性、降低运维成本至关重要。感应电机作为许多制造机器的动力源，其工作状态直接影响系统性能和生产质量。因此，获取反映感应电机工作状态的数据，有助于早期识别潜在故障。

近年来，感应电机故障诊断方法不断发展创新。基于人工智能（AI）的故障诊断技术得到了广泛研究，并在电机和驱动系统的许多应用中取得了成功。然而，这些方法大多基于监督学习，需要大量高质量的标记故障数据进行模型训练，但在实际中获取足够的标记故障数据并非易事。

此外，许多感应电机故障诊断任务依赖于从测量信号中提取特征，不同的特征提取方法可能会影响分类准确性。因此，需要一种能够从测量信号中自动进行无监督特征学习的方法。

2. SAE - 基于深度神经网络（DNN）的方法

2.1 SAE - DNN的有效性

SAE本身是一种有效的感应电机振动信号特征学习方法，基于SAE的DNN方法可以进一步微调SAE学习到的特征，提高其表示能力。实验结果表明，不同工况下的特征能够很好地分离，显示了SAE - DNN提取特征的良好可分性。不过，某些特征（如SSTM与健康状态的特征）较为相似，难以像其他特征那样很好地分离，这也反映在相应的分类准确率上。

2.2 SAE - DNN的优势

该方法可以直接从原始数据中学习特征，这些特征在感应电机的不同工况下具有判别性。当将去噪编码与SAE相结合时，可以提高学习特征的鲁棒性以及DNN对干扰的稳定性。在神经网络分类器设计中集