基于动态视觉的机器振动感知与故障诊断技术，结合信号对齐和特征聚类方法

《Engineering Applications of Artificial Intelligence》：Dynamic vision-based machine vibration sensing and fault diagnosis with signal alignment and feature clustering

基于事件相机的非接触式机器振动监测与故障诊断方法提出并验证。通过重构事件相机动态视觉数据、设计深度神经网络特征聚类与像素级信号对齐算法，结合接触式加速度传感器数据融合，实现了高精度振动信号提取与故障诊断。实验证明该方法在复杂工况下有效，可替代传统接触式传感器，为工业设备智能监测提供新方案。

　　近年来，随着智能制造和工业自动化的发展，机器故障诊断技术得到了广泛研究和应用。传统的故障诊断方法主要依赖于接触式传感器，如位移、速度和加速度传感器，这些设备在采集振动信号方面具有较高的灵敏度和频率响应范围。然而，随着工业环境的复杂化和对设备运行条件的日益严格，接触式传感器在实际应用中面临诸多挑战。例如，长期安装可能导致设备表面磨损，影响其使用寿命；在高温、高压等极端环境下，接触式传感器的性能容易受到限制；此外，由于信号采集仅限于单点测量，为了全面反映设备的运行状态，往往需要布置多个传感器，增加了系统的复杂性和成本。

为了解决上述问题，越来越多的研究开始探索非接触式传感技术在机器故障诊断中的应用。其中，事件相机作为一种新兴的生物视觉传感技术，因其独特的动态特性而受到广泛关注。事件相机能够异步地捕捉像素级别的亮度变化，具有高测量率、高分辨率、宽动态范围等优势，这些特性使其在非接触式监测和故障诊断任务中展现出巨大的潜力。与传统相机相比，事件相机能够在更短的时间内响应亮度变化，从而实现更精确的动态信息捕捉。此外，其宽动态范围能够有效应对复杂照明条件下的图像采集问题，如强光、暗区、油污和反光等，避免图像过曝或细节丢失。

尽管事件相机在非接触式传感方面具有诸多优势，但在将其采集的数据用于振动信号提取和故障诊断的过程中，仍然存在一些挑战。首先，事件相机主要记录的是像素位置和时间信息，缺乏对振动信号的详细特征描述。因此，直接从事件流中提取振动信号仍然存在困难。其次，由于事件的发生具有时间和空间上的随机性，如何将事件数据转化为可分析的振动信号，成为一项复杂任务。此外，事件数据在转换过程中可能会引入一定的失真，需要进一步的校正和优化。

针对这些挑战，本文提出了一种基于动态视觉的非接触式机器振动感知和故障诊断方法。该方法的主要创新点在于，首先利用事件相机采集的动态视觉数据，通过重建技术生成时间域的振动信号，从而实现对微小振动的定量提取。其次，设计了一种像素级的信号对齐方法，通过优化相邻像素之间的时序差异，提高动态视觉数据的空间一致性，增强整体信号的平滑度，从而提升重建信号的可靠性。此外，为了减少动态视觉信号与真实振动信号之间的特征偏差，本文引入了特征聚类与融合方法，将动态视觉信号与加速度传感器提取的时间域特征进行联合聚类，通过对齐特征空间有效减少数据差异，提高基于视觉数据的故障识别精度。

在实际应用中，事件相机能够提供比传统相机更高效的数据采集方式。其低数据冗余特性使得图像数据更加精准，减少了不必要的存储和处理开销。同时，其高动态范围能够确保在极端光照条件下仍能保持图像清晰度，适用于复杂的工业环境。这些特性不仅提高了非接触式振动监测的可行性，还为故障诊断提供了更丰富的数据来源。

然而，当前基于事件相机的故障诊断方法仍存在一定的局限性。一方面，事件相机采集的数据缺乏对振动信号的直接描述，需要通过复杂的算法模型进行转换和提取。另一方面，由于事件的发生具有随机性，如何保证事件数据在转换过程中的准确性和一致性，是提升故障诊断精度的关键。此外，目前在非接触式振动监测领域，缺乏标准化的数据集，这在一定程度上限制了相关方法的开发和验证。

为了解决这些问题，本文构建了一个包含动态视觉事件数据和同步加速度信号的旋转机械故障诊断数据集。该数据集涵盖了多种运行条件和典型故障类型，为后续的算法验证和性能评估提供了坚实的基础。通过系统化的实验验证，本文评估了所提出方法在实际故障诊断场景中的有效性和推广潜力。

本文的研究成果不仅为非接触式振动监测提供了新的思路，也为智能制造和工业自动化中的故障诊断技术发展做出了贡献。通过结合事件相机的动态特性与深度学习算法的优势，本文提出的方法能够在复杂工业环境中实现高效、精准的机器状态监测和故障识别。这不仅有助于提高设备运行的安全性和可靠性，还能够为工业生产中的维护和管理提供有力支持。

此外，本文的研究还具有重要的理论意义和应用价值。在理论层面，本文探索了事件相机与传统传感器在数据采集和处理方面的差异，并提出了相应的解决方案，为非接触式传感技术的进一步研究提供了参考。在应用层面，本文的方法可以广泛应用于旋转机械的故障诊断，如风机、泵、齿轮箱等，这些设备在工业生产中起着至关重要的作用。通过非接触式监测，可以避免对设备的直接干扰，提高监测的灵活性和安全性。

在实际操作中，事件相机的使用需要考虑到环境因素和设备特性。例如，在高温、高压等极端环境下，事件相机的性能可能会受到影响，需要进行相应的优化和调整。此外，事件相机的安装位置也需要合理选择，以确保能够有效捕捉设备的振动信息。通过合理布局和优化参数，可以进一步提高事件相机在非接触式振动监测中的应用效果。

本文的研究方法在实验验证阶段取得了良好的效果。通过在旋转机械故障诊断测试平台上进行测试，本文验证了所提出方法在实际工程应用中的可行性和有效性。测试结果表明，该方法能够在非接触式条件下实现对设备振动的精准监测，并有效识别出多种典型故障类型。这不仅为工业领域提供了新的技术手段，也为相关研究提供了重要的数据支持和理论依据。

综上所述，本文提出了一种基于动态视觉的非接触式机器振动感知和故障诊断方法，通过事件相机采集的数据，结合深度学习算法和信号对齐技术，实现了对设备振动的精准提取和故障识别。该方法在实际应用中展现出良好的效果，为工业自动化和智能制造提供了新的技术路径。未来，随着事件相机技术的不断进步和深度学习算法的持续优化，该方法有望在更广泛的工业场景中得到应用，进一步推动非接触式振动监测和故障诊断技术的发展。