基于机器学习的机械故障诊断技术研究

摘要：随着制造业智能化转型不断深入，机械设备的故障诊断技术也在快速迭代发展。机器学习因其强大的数据处理与模式识别能力，被广泛应用于机械故障诊断中，在提升诊断准确率、缩短响应时间、实现预测性维护等方面发挥出重要作用。本文围绕基于机器学习的故障诊断核心方法与工程实践展开探讨，梳理其关键模型构建路径及典型应用策略，分析其技术优势与现实挑战，为实现高效、智能的机械健康管理提供理论支持与实践参考。

关键词：机器学习；机械故障；智能诊断

一、基于机器学习的机械故障诊断理论基础

（一）故障数据特征提取与信号预处理机制

机械设备在运行过程中产生的各类信号如振动、电流、温度等包含大量故障信息，而原始信号往往噪声复杂、频带重叠，直接用于建模将影响诊断精度。为了提高模型识别能力，需借助时域、频域和时频域等方法提取有效特征。时域分析中可计算均值、方差、峰度等统计量反映信号变化规律；频域分析可通过傅里叶变换获取频谱能量分布，识别关键频率成分；时频分析则结合短时傅里叶、小波变换等工具解析非平稳信号特征。提取结果构成特征向量后还需进行标准化、降维与去噪处理，确保数据在后续模型中的稳定性与泛化能力。特征工程质量直接决定了模型训练效果，是整个诊断系统构建的关键基础环节。

（二）机器学习算法在故障识别中的建模原理

机器学习算法通过训练数据中提取模式，实现从输入特征到故障类别的映射，核心在于模型的拟合能力与泛化性能。常见方法包括支持向量机、决策树、随机森林、K近邻、神经网络等，适用于不同样本规模与特征维度的任务。支持向量机适合小样本高维度情形，通过构造最大间隔超平面提高分类鲁棒性；随机森林结合多棵决策树输出，提升了模型稳定性与抗过拟合能力；神经网络具备强非线性建模能力，可通过多层结构自动学习复杂特征间关系。模型训练过程需根据任务特性选择适当损失函数与优化器，并通过交叉验证方式避免过拟合，确保模型在实际数据中的有效推广与实时应用。

（三）诊断系统架构中的模型部署与实时推理流程

在实际工程应用中，机器学习模型需嵌入诊断系统中实现故障实时检测与响应决策，涉及数据采集、模型调用、状态判断等多个环节。系统通过边缘设备或嵌入式传感器实时采集运行信号，并经过本地预处理后输入训练好的诊断模型。模型部署常基于轻量化框架进行压缩与裁剪，确保在资源受限环境下仍具备实时推理能力。推理结果通过决策模块进行判断并发送预警信号，部分系统还可联动控制系统执行停机保护等操作。整个流程需具备低延迟、高可靠性与容错处理能力，保证在不同运行状态下均可稳定输出判断结果，构建高响应、高智能化水平的工业现场诊断体系。

二、面向工程实践的智能故障诊断模型优化路径

（一）多源信号融合技术在诊断精度提升中的关键作用

机械设备在实际运行中会同时产生多类信号，如振动、声发射、电流、温度等，这些信号各自从不同角度反映设备状态。单一信号可能受工况扰动、局部异常掩盖等因素干扰，难以全面反映设备健康状况，因此多源信号融合技术成为提升诊断准确性的有效手段。融合过程中需对不同信号进行时间对齐、幅值归一化与特征空间统一，以消除物理量维度差异带来的影响。融合方式包括特征级融合与决策级融合两类，其中特征级融合通过多维特征合并构建丰富的输入向量，适用于神经网络等深度学习模型训练；决策级融合则在多个独立模型输出结果基础上进行综合判断，提高系统鲁棒性。通过多源融合，系统可有效提升故障识别灵敏度与对复合故障的区分能力，特别适用于复杂设备多场耦合状态下的精准诊断。

（二）基于深度学习的端到端故障识别方法构建逻辑

传统机器学习方法通常依赖人工提取特征，存在特征主观性强、提取过程复杂的问题。深度学习以其自动特征提取与端到端建模优势，逐渐成为故障识别中的主流方法。典型结构如卷积神经网络适用于时序信号的空间特征提取，循环神经网络与长短时记忆网络适合处理长时间序列数据中的时序依赖关系。模型训练过程中，输入为原始信号数据或其变换形式（如频谱图、小波包图），输出为故障分类标签或回归值。端到端方式避免了手工特征工程带来的误差积累，提升了系统诊断智能化程度。在模型泛化方面，通过数据增强、迁移学习与正则化等手段防止过拟合，使模型适应不同工况与设备变异。深度学习模型在高精度、高复杂性诊断任务中展现出明显优势，成为实现智能维护的重要技术支撑。

（三）模型轻量化与边缘部署优化策略的工程路径

机器学习模型在实验环境中表现良好，但在工业现场部署中常面临硬件资源有限、计算时延敏感、网络传输受限等问题，因此模型轻量化成为实际应用中的重要课题。轻量化策略包括结构剪枝、参数量化与模型蒸馏等方法，其中结构剪枝通过去除冗余连接与层级简化网络架构，减少计算量；参数量化通过浮点压缩至低位整型，降低存储开销与运算复杂度；模型蒸馏则通过训练小型模型模仿大型模型的行为，实现知识迁移。部署过程中，模型需在边缘计算平台上运行，实现本地数据处理与诊断推理，确保故障检测实时性与系统独立性。结合GPU或专用AI芯片可进一步加速模型运算，构建高效、可靠的工业级智能诊断终端，满足设备远程监控、分布式部署与自主响应需求。

（四）智能诊断系统的可解释性构建与工程信任机制设计

在工业实际应用中，诊断系统不仅需输出准确判断结果，还应具备可解释性以便工程人员理解与干预。机器学习模型尤其是深度学习结构普遍存在“黑箱”问题，其决策过程不透明难以追溯，限制了在关键领域的应用推广。可解释性构建策略主要包括可视化方法、特征重要性分析与逻辑规则抽取等，其中可视化方法如Class Activation Mapping可展示模型关注区域，辅助用户判断模型依据；特征重要性分析通过扰动或梯度追踪等方式评估各输入特征对输出的影响，提升结果透明度；逻辑规则抽取则通过将模型行为转化为符号规则表达，为系统输出提供人类可理解的逻辑依据。在系统设计中还应嵌入信任度评估机制，对模型输出的可靠性进行打分提示，引导工程人员根据诊断可信度决策维护措施，构建人机协同的智能运维生态。

结束语：基于机器学习的机械故障诊断技术正逐步从实验验证走向工业落地，在准确性、实时性与智能化方面均实现显著突破。通过构建高质量的特征体系、优化模型结构与加强系统解释能力，诊断系统可为工业设备提供更加高效的健康管理支持。未来应加强模型部署与实际工况融合，提升系统可扩展性与场景适应性，推动故障诊断技术在更广泛的制造领域实现深度应用。

参考文献

[1]李俊峰.基于深度学习的机械故障诊断模型研究与优化[J].机械工程与自动化，2023，43（02）：78-82.

[2]张雨薇.多源信息融合在智能设备故障识别中的应用探索[J].制造业自动化，2023，42（05）：102-106.