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, Zhang Tairui, Cao Longbing, Jiang Bin, Fan Xuhui, Wu Xiao-ming and Zhu Xianxun. Dynamic Spectral Graph Anomaly Detection[C]// 2025 The Thirty-Ninth AAAI Conference on Artificial Intelligence 39(12), 13410-13418.（一作, CCF A类会议）

[2] Zheng Jianbo, Yang Chao, Zhang Tairui, Jiang Bin, Fan Xuhui, Wu Xiao-ming and Shao Haidong. PeriodicMFD: A Periodic-based Framework for Multisource Fault Diagnosis[J]. IEEE Transactions on Transportation Electrification, doi: 10.1109/TTE.2024.3525077.（一作，SCI中科院1区，Early Access）

[3] 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）

[4] Zheng Jianbo, Yang Chao, Zheng Fangrong and Jiang Bin. A Rolling Bearing Fault Diagnosis Method Using Multi-Sensor Data and Periodic Sampling[C]//2022 IEEE International Conference on Multimedia and Expo. 2022: 1-6. （一作，CCF B类会议）

[5] Zheng Jianbo, Jiang Bin, and Yang Chao. Proportional Periodic Sampling for Cross-load Bearing Fault Diagnosis[J]. International Journal of Machine Learning and Cybernetics, 2024: 1-13. （一作，SCI中科院3区）

[6] Zheng Jianbo, Li Qiao, and Jiang Bin. Intelligent Maintenance of Disassembly Production Line[C] //Proceedings of the International Conference on Computer Vision and Deep Learning. 2024: 1-5.（一作，EI会议）

[7] Fang Xiao, Jianbo Zheng, and Bin Jiang.  Rolling Bearing Fault Diagnosis Method Based on Vibro-acoustic Data Fusion and Fast Fourier Transform (FFT)[J]. 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）。