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摘要
针对行星齿轮箱在多工况下故障表征具有差异性,现有方法中存在特征提取不足,且泛化性和诊断准确率低的问题,提出一种基于多尺度深度注意Q网络(Multiscale deep attention Q network, MSDAQN)的深度强化学习行星齿轮箱多工况智能诊断方法。首先定义分类马尔科夫决策过程描述诊断过程,建立故障诊断模拟环境;其次构造MSDAQN深度强化学习智能体结构,其通过多尺度卷积神经网络提取多尺度故障特征,并利用自适应通道注意力进行加权融合、突出关键信息;最后依据所建智能体与诊断模拟环境交互的经验,自主学习最佳诊断策略。通过行星齿轮箱的多工况试验和实际案例的测试与分析,表明所提方法具有更高的诊断准确率和较强的工况适应性。
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