北京
摘要
机械设备群体协同服役是实现网络化协同制造的核心载体，对设备群体进行数据中心化的智能诊断，存在数据流通壁垒、个体差异显著的挑战难题。为突破数据流通壁垒、提升诊断模型的群体适应性，现有研究尝试建立去中心化、分布式的协同诊断架构，然而，在规划设备群体诊断任务时存在盲目性，且在融合各设备节点的局部诊断模型过程中，忽视了个体重要度分布不均的客观事实。对此，提出迁移拓扑规划的群体协同智能诊断方法，首先建立迁移拓扑结构，描述各设备节点之间诊断知识的流出与流入关系；然后综合考虑数据质量、可用数据量、诊断知识可迁移性、通信资源、个体重要度等多重因素，优化求解迁移拓扑规划问题，以确定设备群体诊断知识的流向关系与个体重要度分布；最后建立个体重要度加权的协同诊断架构，训练适用于设备群体的全局诊断模型。通过多台设备的轴承故障数据对提出方法进行验证，结果表明：优化后的迁移拓扑结构，能够有效地反映设备群体诊断知识的最佳流向关系，提高了全局模型的诊断精度与群体适应性。
责任编辑：赵子祎
责任校对：恽海艳
审 核：张 彤
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