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基于深度学习的跨域故障诊断技术研究与应用实践

目录

一、内容简述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

1.1.1设备故障诊断的重要性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

1.1.2跨域故障诊断的挑战．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

1.1.3深度学习技术的引入价值．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

1.2国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

1.2.1传统故障诊断方法回顾．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

1.2.2基于深度学习的故障诊断进展．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

1.2.3跨域故障诊断技术发展概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

1.3主要研究内容．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

1.4技术路线与论文结构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

二、深度学习核心理论与跨域故障诊断模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

2.1深度学习基础理论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

2.1.1神经网络基本原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

2.1.2典型深度学习模型介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

2.1.3模型特征提取与表征学习．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

2.2跨域故障诊断理论基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

2.2.1数据域与模型域的差异性分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

2.2.2跨域泛化能力提升的关键．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

2.2.3常用跨域迁移学习方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

2.3基于深度学习的跨域故障诊断模型构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34

2.3.1数据预处理与特征工程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36

2.3.2适用于跨域场景的模型设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37

2.3.3模型训练策略与优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38

三、面向特定场景的跨域故障诊断方法研究．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39

3.1典型应用场景分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40

3.1.1工业设备故障诊断．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43

3.1.2智能交通系统故障诊断．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．44

3.1.3医疗诊断故障诊断．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．45

3.2面向场景的数据集构建与处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．47

3.2.1多源异构数据融合技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．49

3.2.2数据增强与分布策略设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．50

3.3针对特定场景的跨域模型优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．52

3.3.1特征对齐与域对抗训练．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．53

3.3.2模型蒸馏与知识迁移．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．54

3.3.3混合模型与集成方法探索．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．55

四、跨域故障诊断系统实现与评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．56

4.1跨域故障诊断系统架构设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．57

4.1.1系统硬件与软件环境．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．62

4.1.2模块功