滚动轴承
[1-3]常应用于各类旋转机械中,如电动飞机电推进系统等,其在运行过程中承受着较大的载荷和应力,长期使用会导致旋转机械出现各种故障,对旋转机械的安全运行产生严重影响,因此故障诊断对于旋转机械的安全运行至关重要。传统的故障诊断方法包括谱分析法
[4]、相关函数法
[5]和小波变换法
[6]等。然而,随着旋转机械复杂性的增加,不同部件之间的耦合作用增强,系统的动力学响应及噪声越发复杂,传统方法在处理这些问题时变得更加困难。近年来,数据驱动的智能故障诊断方法迅速发展,尤其是基于深度学习的方法在故障诊断中得到广泛应用。主流的机器学习算法包括专家系统
[7]、人工神经网络
[8]、支持向量机
[9]、
k近邻
[10]和决策树
[11]等。Li等
[12]提出了基于深度学习的滚动轴承故障诊断方法,并通过验证表明深度学习在故障诊断方面具有潜力。Wang等
[13]改进了图形神经网络,提出了一种稳定的因果—捷径图神经网络来进行故障分类。
常规利用数据驱动的故障诊断方法为监督学习方法,对数据的标记要求较高,因此越来越多的学者开始探索无监督
[14-16]的故障诊断方法。Hong等
[17]使用基于无监督学习的模型探索特征提取方法,提高了模型从稀疏性机械设备数据中提取特征的能力。Kaupp等
[18]使用自动编码器自动选择与生产相关的变量并通过筛选损失值检测出异常状态并进行交叉验证,验证了该方法的可行性。由上述文献可以看出,无监督学习算法能够从无标签数据中进行特征提取,使其能够识别复杂机械系统响应数据中的异常信号。
swin transformer
[19]作为目标检测任务中热度较高的网络,国内外专家学者对其进行了较多研究。Zeng等
[20]使用swin transformer对电机振动信号中小波时频图进行故障诊断,准确率可达99.7%。Cui等
[21]针对船舶柴油机故障特征难以自适应提取、故障诊断准确率不高的问题,将自适应噪声与swin transformer相结合,使模型具有一定鲁棒性的同时具有较高的准确率。
本文提出了一种无监督学习方法进行旋转机械的故障诊断,并改进了swin transformer网络作为无监督故障诊断的模型架构。实验结果表明,该方法相较于无监督网络模型准确率有较高提升。