基于深度遷移學(xué)習的齒輪箱故障診斷方法研究

南京航空航天大學(xué)金城學(xué)院畢業(yè)設(shè)計（論文）任務(wù)書題目學(xué)院專業(yè)學(xué)生姓名學(xué)號指導(dǎo)教師職稱畢設(shè)地點年月日填寫要求1．任務(wù)書只需填寫“內(nèi)容及要求”、“主要技術(shù)指標”、“進度安排”、“參考文獻”等四部分內(nèi)容，其他信息由系統(tǒng)自動生成，不需要手工填寫。2．為了與網(wǎng)上任務(wù)書兼容及最終打印格式一致，任務(wù)書采用固定格式，各表行高度固定不變，如有變化請調(diào)整內(nèi)容以適應(yīng)表格大小，切勿輕易改變格式。3．請嚴格按照有關(guān)規(guī)范要求填寫“參考文獻”。4．任務(wù)書須用A4紙，小4號字，黑色宋體，行距1.5倍。如果表格空間不夠，請縮小行距或字號。5．使用此任務(wù)書模板填寫完畢，可直接粘接復(fù)制相應(yīng)的內(nèi)容到畢業(yè)設(shè)計網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。畢業(yè)設(shè)計（論文）課題任務(wù)書學(xué)生姓名學(xué)號學(xué)院機電工程與自動化學(xué)院題目基于深度遷移學(xué)習的齒輪箱故障診斷方法研究題目來源其他題目性質(zhì)工程設(shè)計類別畢業(yè)設(shè)計團隊1．內(nèi)容及要求：內(nèi)容：齒輪箱作為核心的傳動部件，對于推進技術(shù)進步有著舉足輕重的影響。齒輪箱經(jīng)常在高溫、高速等苛刻條件下運行，因此特別容易發(fā)生故障。當故障發(fā)生時，往往難以迅速發(fā)現(xiàn)，有時候這些問題甚至能導(dǎo)致整個系統(tǒng)的停擺，造成嚴重的財產(chǎn)損失和人員傷害。因此，確保齒輪箱的安全運作顯得尤為關(guān)鍵。惡劣的工作環(huán)境還意味著難以直接從齒輪箱上收集振動數(shù)據(jù)，這進一步加大了開發(fā)有效故障診斷模型的難度。近年來，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)因其端到端建模、自適應(yīng)特征提取等優(yōu)勢，在故障診斷方面取得了顯著成效。深度學(xué)習技術(shù)通常要求所有數(shù)據(jù)在相似的環(huán)境條件下，擁有一致的分布和特征空間。但實際上，在工程應(yīng)用場景中，設(shè)備與機械往往在多變的工作條件下操作，受到眾多不確定性因素的干擾，如載荷的波動和新型故障的出現(xiàn)等。這些因素會導(dǎo)致收集到的數(shù)據(jù)在不同的工作條件下具有不同的分布，即數(shù)據(jù)分布偏移。深度學(xué)習模型在訓(xùn)練過程中通常假設(shè)訓(xùn)練和測試數(shù)據(jù)具有相同的獨立分布。當出現(xiàn)分布偏移時，這一假設(shè)的不成立可能會顯著影響模型的泛化和診斷性能。要求：1.論文要符合我校畢業(yè)論文書寫規(guī)范；2.畢業(yè)論文應(yīng)由以下幾部分組成:畢業(yè)設(shè)計題目，摘要，關(guān)鍵詞，目錄，正文，參考文獻;g.致謝，附錄(可選)；3.論文字數(shù)不少于6000字；4.按時完成畢業(yè)論文各階段任務(wù)；5.按根據(jù)學(xué)校和指導(dǎo)老師的安排，參加畢業(yè)設(shè)計的答辯。2．主要技術(shù)指標：針對實際工作條件變化頻繁和新故障出現(xiàn)的問題，本文以齒輪箱作為研究對象，研究基于對抗性學(xué)習的深度遷移學(xué)習方法，采用領(lǐng)域自適應(yīng)策略達到不同域數(shù)據(jù)的適配，減小數(shù)據(jù)分布差異，并檢測出源域中未出現(xiàn)的故障類型，在此基礎(chǔ)上構(gòu)建故障診斷模型，從而提高故障診斷的效果。成果要求：(1)、設(shè)計任務(wù)書和設(shè)計依據(jù)(2)、設(shè)計方案的選擇(3)、計算依據(jù)與數(shù)據(jù)：調(diào)查數(shù)據(jù)與計算數(shù)據(jù)必須真實可信。(4)、設(shè)計參數(shù)確認(5)、技術(shù)經(jīng)濟分析(6)、設(shè)計說明書要求采用WORD軟件進行文字處理（中英文摘要、引言、設(shè)計內(nèi)容、結(jié)論、致謝、參考文獻等）。設(shè)計與說明應(yīng)思路清晰，觀點正確；設(shè)計說明書的內(nèi)容應(yīng)包涵完整的設(shè)計思維、設(shè)計原理、設(shè)計計算步驟以、主要零部件的制造工藝和整機裝配思路等；每個設(shè)計任務(wù)須有獨立的設(shè)計說明。3．進度安排：(包括起迄日期、主要工作內(nèi)容等)2023.11-2023.12國內(nèi)外文獻閱讀和翻譯，學(xué)習論文相關(guān)理論知識；2024.01-2024.02根據(jù)參考文獻閱讀，完成理論設(shè)計建立論文基本框架結(jié)構(gòu)，完成開題報告；2024.03-2024.04完成實物搭建、模擬仿真，通過測試獲得論文原始數(shù)據(jù)；2024.04-2024.05撰寫論文，準備答辯。4．參考文獻：[1]唐明明.工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在智能制造中的應(yīng)用[J].電子技術(shù),2023,52(09):378-379.[2]王東亮,尹新權(quán),羅鈿,等.汽車振動信號分析方法研究[J].機械工程師,2023,(04):17-20+24.[3]陳陽,李一,姬正一,等.基于振動時域特征的船用滾動軸承故障診斷方法[J].機床與液壓,2021,49(14):193-200.[4]王凱亮,曾遠方,李家淇,等.基于希爾伯特-黃變換的新型配電系統(tǒng)行波故障定位仿真研究[J].供用電,2023,40(09):43-49.[5]王付廣.基于經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解的行星齒輪箱故障特征提取新方法[J].技術(shù)與市場,2024,31(02):63-66.[6]王金東,趙海洋,張洪斌.基于延時嵌入法的往復(fù)式壓縮機關(guān)聯(lián)維數(shù)提取技術(shù)[J].化工機械,2005,(04):214-217.[7]蘇紅,朱勇,劉金華,等.旋轉(zhuǎn)機械健康狀態(tài)評估方法研究現(xiàn)狀與展望[J].排灌機械工程學(xué)報,2024,42(03):304-318.[8]HeW,YuanZJ,YinBQ,etal.Robustlocallylinearembeddinganditsapplicationinanaloguecircuitfaultdiagnosis[J].MeasurementScienceandTechnology,2023,34(10).[9]YangYH,WangXL,Ieee.Faultdiagnosisoptimizationalgorithmbasedonknearestneighbor[C].31stChineseControlAndDecisionConference(CCDC),2019:457-461.[10]XiaF,ZhangH,PengD,etal.TurbineFaultDiagnosisBasedonFuzzyTheoryandSVM[C].InternationalConferenceonArtificialIntelligenceandComputationalIntelligence,2009:668-+.[11]YanWW,ShaoHH,TuTU.Applicationofsupportvectormachinenonlinearclassifiertofaultdiagnoses[C].4thWorldC