学位论文简介
轴承作为机械设备的核心部件之一，在工业场景中应用广泛。轴承故障不仅影响设备性能，甚至会危
及操作安全，因此高效的故障诊断具有重要意义。本文对单转速、跨转速和多转速场景下的轴承故障诊断
展开深入研究，并基于深度学习提出四种诊断方法来提升轴承故障诊断的性能。
（
1
）在单转速场景下，本文提出了一种基于周期采样和多传感器数据融合的故障诊断方法。该方法将不
同位置的传感器数据融合为多通道数据，从而有效解决了数据不完整的问题。同时，采用周期性采样策略
来优化采样的合理性。此外，对卷积神经网络进行调整，使其能够提取更加细致的故障特征。
（
2
）在跨转速场景下，由于不同负载下数据分布存在差异，深度学习方法的故障诊断效果不佳。为此，
本文提出一种基于比例周期采样的跨转速诊断方法。该方法通过周期特征采样，并构建轻量化的
CL-CNN
网络，同时结合多目标损失函数以提取域不变特征，从而既提升了诊断性能，又显著降低了计算开销。
（
3
）针对跨负载方法中忽略高相似性样本和决策边界差异的问题，本文提出了一种基于子域不确定性优
化的方法。该方法通过引入类别不确定性，区分目标域中高度相似的样本，并优化决策边界，从而缓解类
混淆问题，有效提升了跨转速故障诊断的性能。
（
4
）在多源跨转速场景下，为弥补单源信息的不足，本文提出了 PeriodicMFD 框架，充分利用轴承数据
的周期特征。通过优化周期采样策略并实现样本级匹配和域级对齐，
PeriodicMFD
显著提升了多源跨转速
轴承故障诊断方法的性能。
主要学术成果
[1]
Zheng Jianbo
, Yang Chao, Zheng Fangrong and Jiang Bin. "A Rolling Bearing Fault Diagnosis Method
Using Multi-Sensor Data and Periodic Sampling," 2022 IEEE International Conference on Multimedia and
Expo (ICME), Taipei, Taiwan, 2022, pp. 1-6, doi: 10.1109/ICME52920.2022.9859658.
（一作，
CCF B
类
会议）
[2]
Zheng Jianbo
, Jiang Bin, and Yang Chao. "Proportional periodic sampling for cross-load bearing fault
diagnosis." International Journal of Machine Learning and Cybernetics (2024): 1-13.
（一作，
SCI
中科院
3
区）
[3]
Zheng Jianbo
, Li Qiao, and Jiang Bin. "Intelligent maintenance of disassembly production line."
Proceedings of the International Conference on Computer Vision and Deep Learning. 2024.
（一作，
EI
会
议）
[4]
Zheng Jianbo,
Yang Chao, Zhang Tairui, Jiang Bin, Fan Xuhui, Wu Xiao-ming and Shao Haidong.
"PeriodicMFD: A Periodic-based Framework for Multi-source Fault Diagnosis." IEEE Transactions on
Transportation Electrification, 2025.
（一作，
SCI
中科院
1
区，
Early Access
）[5]
Zheng Jianbo,
Yang Chao, Zhang Tairui, Cao Longbing, Jiang Bin, Fan Xuhui, Wu Xiao-ming and Zhu
Xianxun. "Dynamic Spectral Graph Anomaly Detection."
已被
AAAI2025
录用。（一作
, CCF A
类会议）
[6]
Zheng Jianbo
, Huang Lida, Zhang Tairui, Jiang Bin and Yang Chao. Subdomain Uncertainty Optimization
for Cross-Speed Fault Diagnosis[C]//ICASSP 2025-2025 IEEE International Conference on Acoustics,
Speech and Signal Processing (ICASSP). IEEE, 2025: 1-5.
（一作，
CCF B
类会议）
[7]
Fang Xiao,
Jianbo Zheng
, and Bin Jiang. "A rolling bearing fault diagnosis method based on
vibro-acoustic data fusion and fast Fourier transform (FFT)." International Journal of Data Science and
Analytics (2024): 1-10.
（
EI
，共一第二）
[8]
Lei Chenglong, Yang Chao and
Zheng Jianbo
. Improving Open-Ended Referring Expression
Comprehension via Dual-Language Constraints[C]//ICASSP 2025-2025 IEEE International Conference on
Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP). IEEE, 2025: 1-5.
（三作，
CCF B
类会议）
[9]
蒋斌、赵林敏、郑剑波。跨负载的设备故障诊断软件
V1.0
。
[10]
蒋斌、方霄、郑剑波。多传感器数据融合和周期采样的设备故障诊断软件
V1.0
。
[11]
郑剑波。
2021
湖南省研究生论坛优秀论文二等奖。
[12]
郑剑波。
2022
湖南省研究生论坛优秀论文一等奖。
[13]
郑剑波、曾宏辉、张群、方霄、赵林敏。
2022
湖南省人工智能大赛三等奖（排名第一）。
[14]
郑剑波、张群、方霄、赵林敏、曾宏辉。
2022
第一届“逸仙杯”华南高校“智能
+
”创新大赛“优
胜奖”（排名第一）。
[15]
郑剑波、沈煜、卢小柯。“智新杯”
2023
全国人工智能机器人创新大赛 全国总决赛“基础理论创
新组”二等奖（排名第一）。
