基于DMD和改进胶囊网络的变工况轴承故障诊断方法

《基于DMD和改进胶囊网络的变工况轴承故障诊断方法》是一篇聚焦于工业设备状态监测与故障诊断领域的研究论文。该论文旨在解决传统故障诊断方法在面对变工况条件下识别准确率低、泛化能力差等问题，提出了一种结合动态模态分解（DMD）与改进胶囊网络的新型故障诊断模型。

在工业设备运行过程中，轴承作为关键部件之一，其运行状态直接影响整个系统的稳定性与安全性。然而，由于工作环境复杂多变，如转速、负载等参数不断变化，传统的基于固定工况的故障诊断方法往往难以适应这种动态变化，导致误诊或漏诊现象的发生。因此，如何在变工况条件下实现高效、准确的轴承故障诊断成为当前研究的重点。

为了应对这一挑战，本文提出了将动态模态分解（DMD）与改进胶囊网络相结合的方法。DMD是一种用于分析非线性系统动态行为的有效工具，能够从时间序列数据中提取出主要的动态特征，适用于处理具有时变特性的信号。通过DMD对采集到的轴承振动信号进行处理，可以有效提取出不同工况下的关键特征，为后续的故障分类提供高质量的数据输入。

在特征提取的基础上，论文进一步引入了改进的胶囊网络模型。胶囊网络作为一种新兴的深度学习架构，相较于传统卷积神经网络（CNN）在捕捉空间层次结构方面表现更优。然而，原始的胶囊网络在处理高维数据时存在计算复杂度高、训练效率低的问题。为此，作者对胶囊网络进行了多方面的改进，包括优化路由算法、增加注意力机制以及引入自适应激活函数等，以提高模型的鲁棒性和泛化能力。

实验部分采用了多种类型的轴承数据集，涵盖不同工况条件下的正常与故障样本。通过对比传统方法与所提方法的性能，结果表明，基于DMD和改进胶囊网络的故障诊断方法在识别准确率、召回率和F1分数等方面均优于现有方法。特别是在变工况条件下，该方法表现出更强的适应能力和更高的诊断精度。

此外，论文还探讨了不同参数设置对模型性能的影响，并通过消融实验验证了各模块设计的有效性。例如，DMD在特征提取阶段的作用得到了充分证实，而改进的胶囊网络则显著提升了分类效果。这些实验结果进一步证明了所提方法的可行性与优越性。

综上所述，《基于DMD和改进胶囊网络的变工况轴承故障诊断方法》通过融合动态模态分解与改进胶囊网络的优势，提出了一种适用于复杂工况下的轴承故障诊断新思路。该方法不仅提高了故障识别的准确性，也为工业设备的智能维护提供了新的技术手段，具有重要的理论价值和实际应用意义。