本書主要介紹了深度學習算法的基本原理和常用模型，包括卷積神經網絡（CNN）、殘差卷積神經網絡（RCNN）、孿生神經網絡（SNN）、生成對抗網絡（GAN）等。深入探討了深度學習算法在故障診斷領域的應用，針對機械設備中常見的軸承故障，介紹了一系列基于深度學習算法的故障診斷模型，對故障特征進行提取和識別，能夠實現對機械設備故障類型的準確分類和定位。在壽命預測方面，本書詳細介紹了基于深度學習算法的剩余壽命預測方法，并應用在軸承和刀具的剩余壽命預測中。通過對這些模型的結構、特點和適用場景的詳細闡述，讀者可以全面了解深度學習算法在故障診斷和壽命預測中的應用基礎。
本書是一部具有學術價值和實踐指導意義的專著，是作者多年科研成果的結晶。本書可供高校機械工程、計算機科學及相關專業的研究人員使用，特別是對于從事機械設備故障診斷和壽命預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，也適合對深度學習感興趣的科研人員和工程師參考。

姜廣君，內蒙古工業大學，教授，機械工程學院科研副院長。多年從事可靠性工程建模與優化研究工作，獲得國家自然基金2項，省部級項目多項，發表高水平論文40多篇。

1.本書是一部具有學術價值和實踐指導意義的專著，是作者多年科研成果的結晶。 2.系統介紹了卷積神經網絡（CNN）、殘差卷積神經網絡（RCNN）、孿生神經網絡（SNN）、生成對抗網絡（GAN）基本原理，及其在軸承故障診斷和壽命預測方面的應用。 3.通過對這些模型的結構、特點和適用場景的詳細闡述，讀者可以全面了解深度學習算法在故障診斷和壽命預測中的應用基礎。

隨著工業4.0和智能制造的快速發展，現代工業系統變得越來越復雜，機械設備的高精度和高效率成為生產過程中的關鍵要素。然而，這些設備在長時間運行過程中難免會出現故障，這不僅會影響生產效率和產品質量，還可能導致嚴重的安全事故和經濟損失。因此，如何快速、準確地診斷設備故障并進行壽命預測，成為工業生產中亟待解決的問題。深度學習作為人工智能領域的重要分支，以其強大的數據處理和模式識別能力，為故障診斷和壽命預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章內容：在緒論部分，介紹了深度學習的基本概念，強調了故障診斷和壽命預測的重要性，并概述了深度學習的基本理論方法，包括經典的LeNet-5網絡模型、CNN、RCNN、SNN、LSTM、BNN和遷移學習等。第2章到第4章主要介紹了深度學習算法在故障診斷中的應用。其中，第2章專注于卷積神經網絡在故障診斷中的應用。例如FECNN模型能夠解決在逐層學習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模型可以彌補現有故障診斷方法針對強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確率。第3章專注于介紹殘差神經網絡在故障診斷中的應用。包括基于BN的RCNN故障診斷，基于GAP的LWRCNN故障診斷等。設計了一種基于AdaBN和Dropout算法S-LWRCNN模型，并通過仿真驗證AdaBN和Dropout算法對增強S-LWRCNN模型的泛化能力的增強效果，使S-LWRCNN模型具有較強的抗噪能力和變速自適應能力。第4章主要介紹應用孿生神經網絡解決小樣本或樣本不足情況下的故障診斷方法。WSCSN模型能夠解決訓練樣本稀缺條件下識別精度低這一問題。GAPCSN模型可以彌補現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出較好的識別精度與穩定性，而MT-CNN模型在故障數據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值共享在一定程度上可以實現優勢互補，提升模型的魯棒性和準確性。第5章內容專注于設備剩余壽命預測。先后介紹如何利用CNNLSTM模型實現空間特征提取，挖掘振動信號中的時間序列特征。在BNN架構下設計了一種包括認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預測較使用LSTM神經網絡的準確度。最后介紹的BLSTM模型，其網絡特征自適應提取能力在監測數據量日趨龐大的時代具有很好的應用前景。
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。感謝研究生幫忙進行資料搜集、整理工作。
筆者已經盡力做到最好，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　深度學習基本概念	001
1.2　故障診斷的重要性	002
1.3　壽命預測的重要性	003
1.4　深度學習基本理論方法	004
1.4.1　經典LeNet-5網絡模型	004
1.4.2　卷積神經網絡 	005
1.4.3　殘差神經網絡	012
1.4.4　孿生神經網絡 	012
1.4.5　長短時記憶神經網絡（LSTM）	017
1.4.6　貝葉斯神經網絡	018
1.4.7　遷移學習	020
參考文獻	022

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

第3章　殘差神經網絡在故障診斷中的應用	089
3.1　基于BN的RCNN故障診斷模型	089
3.1.1　RCNN模型結構	091
3.1.2　仿真試驗及結果分析	092
3.1.3　小結	096
3.2　基于GAP的LWRCNN故障診斷 	096
3.2.1　LWRCNN 三種模型結構 	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 模型結構 	113
3.3.2　基于 AdaBN 的 S-LWRCNN 軸承故障診斷流程	114
3.3.3　噪聲環境下S-LWRCNN的故障診斷仿真試驗	115
3.3.4　變速環境下 S-LWRCNN 模型的軸承故障診斷仿真試驗	119
3.3.5　小結	121
參考文獻	121

第4章　孿生神經網絡在故障診斷中的應用研究	122
4.1　基于寬卷積核淺層卷積孿生網絡的故障診斷	122
4.1.1　寬卷積核淺層卷積孿生網絡模型	122
4.1.2　數據稀缺條件下的仿真試驗	124
4.1.3　小結 	134
4.2　基于全局平均池化卷積孿生網絡的故障診斷	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絡故障診斷模型	136
4.2.3　參數設計	136
4.2.4　仿真試驗	138
4.2.5　仿真試驗結果分析	139
4.2.6　仿真試驗結果可視化	145
4.2.7　小結	148
4.3　基于訓練干擾卷積孿生網絡的故障診斷	149
4.3.1　Dropout算法	149
4.3.2　TICSN故障診斷模型	150
4.3.3　參數設計	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	160
4.4　基于小樣本的多尺度核孿生神經網絡的故障診斷	160
4.4.1　多尺度核孿生神經網絡模型	160
4.4.2　仿真試驗	162
4.4.3　試驗結果	163
4.4.4　模型對比試驗分析	165
4.4.5　小結	168
參考文獻	169

第5章　深度學習在壽命預測中的應用研究	170
5.1　CNNLSTM模型的剩余壽命預測	170
5.1.1　CNNLSTM模型結構	170
5.1.2　初始退化點確定	171
5.1.3　參數設計	173
5.1.4　仿真試驗	174
5.1.5　對比試驗	175
5.1.6　小結	176
5.2　基于貝葉斯神經網絡的高速軸軸承剩余壽命預測	176
5.2.1　貝葉斯長短時記憶神經網絡模型構建	176
5.2.2　不確定性量化的剩余壽命預測	177
5.2.3　對比試驗	178
5.3　基于遷移學習的跨域高速軸軸承剩余壽命預測	180
5.3.1　遷移學習模型構建	180
5.3.2　數據集分析	180
5.3.3　跨域和跨工況任務劃分	181
5.3.4　參數設置	182
5.3.5　跨域和跨工況仿真試驗	183
5.3.6　小結	185
5.4　雙向長短期記憶網絡在刀具剩余壽命預測中的應用	185
5.4.1　堆疊降噪自編碼器在刀具狀態識別中的應用	185
5.4.2　堆疊雙向長短期記憶網絡在磨損預測的應用	205
5.4.3　雙向長短期記憶網絡在刀具剩余壽命預測中的應用	210
5.4.4　小結	215
參考文獻	215