基于变分自编码器的轴承健康状态评估

摘要：

针对现有数据驱动型轴承健康状态评估方法普遍存在的特征信息损失大、泛化能力弱和数据依赖强等问题,提出了一种面向高熵特征数据的变分自编码器(variational auto-encoder,简称VAE)轴承健康状态评估模型.该模型通过学习健康状态下轴承振动信号频谱在特征空间中的高维潜在概率分布,实现对轴承运行健康状态的定量评估.首先,对基于VAE的健康状态评估模型进行理论阐述;其次,建立基于变分证据下界的状态评估指标;最后,通过对比实验证明:变分自编码器在处理轴承运行状态评估方面具有良好的准确度,对异常状态更为敏感;无需人为提取特征和复杂的参数设置,不需对特定的系统进行针对性的参数设置和调校;在小容量训练数据集上仍具备良好的鲁棒性,在工程应用上具有一定的推广价值.

关键词：变分自编码器、异常检测、故障预测与健康管理、滚动轴承

所属期刊栏目：40

分类号：TH133.33

资助基金：重庆市重点资助项目cstc2017rgzn-zdyfx0007

在线出版日期：2020-11-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：1011-1016