本書主要介紹了深度學(xué)習(xí)算法的基本原理和常用模型，包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、殘差卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RCNN）、孿生神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（SNN）、生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）等。深入探討了深度學(xué)習(xí)算法在故障診斷領(lǐng)域的應(yīng)用，針對機(jī)械設(shè)備中常見的軸承故障，介紹了一系列基于深度學(xué)習(xí)算法的故障診斷模型，對故障特征進(jìn)行提取和識別，能夠?qū)崿F(xiàn)對機(jī)械設(shè)備故障類型的準(zhǔn)確分類和定位。在壽命預(yù)測方面，本書詳細(xì)介紹了基于深度學(xué)習(xí)算法的剩余壽命預(yù)測方法，并應(yīng)用在軸承和刀具的剩余壽命預(yù)測中。通過對這些模型的結(jié)構(gòu)、特點和適用場景的詳細(xì)闡述，讀者可以全面了解深度學(xué)習(xí)算法在故障診斷和壽命預(yù)測中的應(yīng)用基礎(chǔ)。
本書是一部具有學(xué)術(shù)價值和實踐指導(dǎo)意義的專著，是作者多年科研成果的結(jié)晶。本書可供高校機(jī)械工程、計算機(jī)科學(xué)及相關(guān)專業(yè)的研究人員使用，特別是對于從事機(jī)械設(shè)備故障診斷和壽命預(yù)測工作的工程師和研究人員來說，本書是一本極具參考價值的書籍，也適合對深度學(xué)習(xí)感興趣的科研人員和工程師參考。

姜廣君，內(nèi)蒙古工業(yè)大學(xué)，教授，機(jī)械工程學(xué)院科研副院長。多年從事可靠性工程建模與優(yōu)化研究工作，獲得國家自然基金2項，省部級項目多項，發(fā)表高水平論文40多篇。

1.本書是一部具有學(xué)術(shù)價值和實踐指導(dǎo)意義的專著，是作者多年科研成果的結(jié)晶。 2.系統(tǒng)介紹了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、殘差卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RCNN）、孿生神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（SNN）、生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）基本原理，及其在軸承故障診斷和壽命預(yù)測方面的應(yīng)用。 3.通過對這些模型的結(jié)構(gòu)、特點和適用場景的詳細(xì)闡述，讀者可以全面了解深度學(xué)習(xí)算法在故障診斷和壽命預(yù)測中的應(yīng)用基礎(chǔ)。

隨著工業(yè)4.0和智能制造的快速發(fā)展，現(xiàn)代工業(yè)系統(tǒng)變得越來越復(fù)雜，機(jī)械設(shè)備的高精度和高效率成為生產(chǎn)過程中的關(guān)鍵要素。然而，這些設(shè)備在長時間運(yùn)行過程中難免會出現(xiàn)故障，這不僅會影響生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量，還可能導(dǎo)致嚴(yán)重的安全事故和經(jīng)濟(jì)損失。因此，如何快速、準(zhǔn)確地診斷設(shè)備故障并進(jìn)行壽命預(yù)測，成為工業(yè)生產(chǎn)中亟待解決的問題。深度學(xué)習(xí)作為人工智能領(lǐng)域的重要分支，以其強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理和模式識別能力，為故障診斷和壽命預(yù)測提供了新的思路和方法。
基于上述背景，筆者編寫了本書。本書主要包括5章內(nèi)容：在緒論部分，介紹了深度學(xué)習(xí)的基本概念，強(qiáng)調(diào)了故障診斷和壽命預(yù)測的重要性，并概述了深度學(xué)習(xí)的基本理論方法，包括經(jīng)典的LeNet-5網(wǎng)絡(luò)模型、CNN、RCNN、SNN、LSTM、BNN和遷移學(xué)習(xí)等。第2章到第4章主要介紹了深度學(xué)習(xí)算法在故障診斷中的應(yīng)用。其中，第2章專注于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在故障診斷中的應(yīng)用。例如FECNN模型能夠解決在逐層學(xué)習(xí)故障特征過程中丟失隱藏在高維空間故障特征問題。MECNN模型如何提升被噪聲污染樣本的診斷能力。1DLSCNN模型可以彌補(bǔ)現(xiàn)有故障診斷方法針對強(qiáng)噪聲的故障診斷上的不足。ADR-MCNN模型提高了在多工況條件下的準(zhǔn)確率。第3章專注于介紹殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在故障診斷中的應(yīng)用。包括基于BN的RCNN故障診斷，基于GAP的LWRCNN故障診斷等。設(shè)計了一種基于AdaBN和Dropout算法S-LWRCNN模型，并通過仿真驗證AdaBN和Dropout算法對增強(qiáng)S-LWRCNN模型的泛化能力的增強(qiáng)效果，使S-LWRCNN模型具有較強(qiáng)的抗噪能力和變速自適應(yīng)能力。第4章主要介紹應(yīng)用孿生神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解決小樣本或樣本不足情況下的故障診斷方法。WSCSN模型能夠解決訓(xùn)練樣本稀缺條件下識別精度低這一問題。GAPCSN模型可以彌補(bǔ)現(xiàn)有故障診斷方法在魯棒性與泛化能力上的不足。TICSN模型無論是對含有噪聲的樣本、新故障樣本、新工況故障樣本均能表現(xiàn)出較好的識別精度與穩(wěn)定性，而MT-CNN模型在故障數(shù)據(jù)不足條件下有較好的特征提取能力和故障識別能力，且該模型利用兩個多尺度核之間的權(quán)值共享在一定程度上可以實現(xiàn)優(yōu)勢互補(bǔ)，提升模型的魯棒性和準(zhǔn)確性。第5章內(nèi)容專注于設(shè)備剩余壽命預(yù)測。先后介紹如何利用CNNLSTM模型實現(xiàn)空間特征提取，挖掘振動信號中的時間序列特征。在BNN架構(gòu)下設(shè)計了一種包括認(rèn)知不確定性和偶然不確定性的BayesLSTM模型，可以提高高速軸承RUL預(yù)測較使用LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的準(zhǔn)確度。最后介紹的BLSTM模型，其網(wǎng)絡(luò)特征自適應(yīng)提取能力在監(jiān)測數(shù)據(jù)量日趨龐大的時代具有很好的應(yīng)用前景。
最后，要特別感謝那些為本書編寫過程中提供支持和幫助的人。感謝研究生幫忙進(jìn)行資料搜集、整理工作。
筆者已經(jīng)盡力做到最好，但書中難免存在不足之處。誠摯地歡迎廣大讀者朋友提出寶貴的意見和建議。

姜廣君
2024年6月

第1章　緒論	001
1.1　深度學(xué)習(xí)基本概念	001
1.2　故障診斷的重要性	002
1.3　壽命預(yù)測的重要性	003
1.4　深度學(xué)習(xí)基本理論方法	004
1.4.1　經(jīng)典LeNet-5網(wǎng)絡(luò)模型	004
1.4.2　卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 	005
1.4.3　殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)	012
1.4.4　孿生神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 	012
1.4.5　長短時記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（LSTM）	017
1.4.6　貝葉斯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)	018
1.4.7　遷移學(xué)習(xí)	020
參考文獻(xiàn)	022

第2章　卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在故障診斷中的應(yīng)用	023
2.1　改進(jìn)LeNet-5在故障診斷中的應(yīng)用	023
2.1.1　改進(jìn)LeNet-5網(wǎng)絡(luò)模型設(shè)計	023
2.1.2　仿真試驗及結(jié)果分析	024
2.1.3　噪聲環(huán)境下模型故障診斷準(zhǔn)確率測試	030
2.1.4　與其他故障診斷方法進(jìn)行對比	031
2.1.5　變轉(zhuǎn)速工況下改進(jìn)LeNet-5的可用性研究 	033
2.1.6　小結(jié)	035
2.2　卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在故障診斷中的應(yīng)用	035
2.2.1　CNN故障診斷模型設(shè)計	035
2.2.2　仿真試驗及結(jié)果分析	037
2.2.3　小結(jié)	047
2.3　頻域集成卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在故障診斷中的應(yīng)用	047
2.3.1　FECNN故障診斷模型	049
2.3.2　FECNN參數(shù)設(shè)計	051
2.3.3　仿真試驗及結(jié)果分析	053
2.3.4　小結(jié)	056
2.4　多模態(tài)集成卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷	057
2.4.1　多模態(tài)融合技術(shù)的基本理論	057
2.4.2　MECNN的故障診斷模型設(shè)計	057
2.4.3　仿真試驗及結(jié)果分析	060
2.4.4　小結(jié)	065
2.5　一維大尺寸卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在故障診斷中的應(yīng)用	065
2.5.1　一維大尺寸卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型	066
2.5.2　仿真試驗及結(jié)果分析	069
2.5.3　模型噪聲測試試驗和分析	073
2.5.4　小結(jié)	076
2.6　基于角域重采樣下多尺度核卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷	077
2.6.1　角域重采樣下多尺度核卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型	079
2.6.2　仿真試驗及結(jié)果分析	082
2.6.3　小結(jié)	087
參考文獻(xiàn)	088

第3章　殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在故障診斷中的應(yīng)用	089
3.1　基于BN的RCNN故障診斷模型	089
3.1.1　RCNN模型結(jié)構(gòu)	091
3.1.2　仿真試驗及結(jié)果分析	092
3.1.3　小結(jié)	096
3.2　基于GAP的LWRCNN故障診斷 	096
3.2.1　LWRCNN 三種模型結(jié)構(gòu) 	097
3.2.2　基于 GAP 的 LWRCNN故障診斷流程 	103
3.2.3　仿真試驗及結(jié)果分析	104
3.2.4　LWRCNN 模型的泛化能力分析 	109
3.3　基于AdaBN-S-LWRCNN的故障診斷	111
3.3.1　基于 AdaBN 的 S-LWRCNN 模型結(jié)構(gòu) 	113
3.3.2　基于 AdaBN 的 S-LWRCNN 軸承故障診斷流程	114
3.3.3　噪聲環(huán)境下S-LWRCNN的故障診斷仿真試驗	115
3.3.4　變速環(huán)境下 S-LWRCNN 模型的軸承故障診斷仿真試驗	119
3.3.5　小結(jié)	121
參考文獻(xiàn)	121

第4章　孿生神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在故障診斷中的應(yīng)用研究	122
4.1　基于寬卷積核淺層卷積孿生網(wǎng)絡(luò)的故障診斷	122
4.1.1　寬卷積核淺層卷積孿生網(wǎng)絡(luò)模型	122
4.1.2　數(shù)據(jù)稀缺條件下的仿真試驗	124
4.1.3　小結(jié) 	134
4.2　基于全局平均池化卷積孿生網(wǎng)絡(luò)的故障診斷	134
4.2.1　全局平均池化算法 	135
4.2.2　全局平均池化的卷積孿生網(wǎng)絡(luò)故障診斷模型	136
4.2.3　參數(shù)設(shè)計	136
4.2.4　仿真試驗	138
4.2.5　仿真試驗結(jié)果分析	139
4.2.6　仿真試驗結(jié)果可視化	145
4.2.7　小結(jié)	148
4.3　基于訓(xùn)練干擾卷積孿生網(wǎng)絡(luò)的故障診斷	149
4.3.1　Dropout算法	149
4.3.2　TICSN故障診斷模型	150
4.3.3　參數(shù)設(shè)計	151
4.3.4　噪聲條件下的TICSN仿真試驗	152
4.3.5　仿真試驗結(jié)果分析	154
4.3.6　新故障類型下的故障診斷仿真試驗	155
4.3.7　新工況下的故障診斷仿真試驗	157
4.3.8　小結(jié)	160
4.4　基于小樣本的多尺度核孿生神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷	160
4.4.1　多尺度核孿生神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型	160
4.4.2　仿真試驗	162
4.4.3　試驗結(jié)果	163
4.4.4　模型對比試驗分析	165
4.4.5　小結(jié)	168
參考文獻(xiàn)	169

第5章　深度學(xué)習(xí)在壽命預(yù)測中的應(yīng)用研究	170
5.1　CNNLSTM模型的剩余壽命預(yù)測	170
5.1.1　CNNLSTM模型結(jié)構(gòu)	170
5.1.2　初始退化點確定	171
5.1.3　參數(shù)設(shè)計	173
5.1.4　仿真試驗	174
5.1.5　對比試驗	175
5.1.6　小結(jié)	176
5.2　基于貝葉斯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高速軸軸承剩余壽命預(yù)測	176
5.2.1　貝葉斯長短時記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建	176
5.2.2　不確定性量化的剩余壽命預(yù)測	177
5.2.3　對比試驗	178
5.3　基于遷移學(xué)習(xí)的跨域高速軸軸承剩余壽命預(yù)測	180
5.3.1　遷移學(xué)習(xí)模型構(gòu)建	180
5.3.2　數(shù)據(jù)集分析	180
5.3.3　跨域和跨工況任務(wù)劃分	181
5.3.4　參數(shù)設(shè)置	182
5.3.5　跨域和跨工況仿真試驗	183
5.3.6　小結(jié)	185
5.4　雙向長短期記憶網(wǎng)絡(luò)在刀具剩余壽命預(yù)測中的應(yīng)用	185
5.4.1　堆疊降噪自編碼器在刀具狀態(tài)識別中的應(yīng)用	185
5.4.2　堆疊雙向長短期記憶網(wǎng)絡(luò)在磨損預(yù)測的應(yīng)用	205
5.4.3　雙向長短期記憶網(wǎng)絡(luò)在刀具剩余壽命預(yù)測中的應(yīng)用	210
5.4.4　小結(jié)	215
參考文獻(xiàn)	215