基于IFOA-TCA的跨工况轴承故障诊断

朱良玉; 陶林; 胡超凡; 何水龙

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基于IFOA-TCA的跨工况轴承故障诊断

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为解决不同工况下轴承振动数据分布不一致且目标工况轴承诊断数据不足的难题,提出一种采用改进果蝇优化算法(IFOA)优化主题相关性分析(TCA)的跨工况轴承故障诊断方法。首先,通过联合混合模型挖掘源域与目标域轴承故障样本数据中的共有主题与领域独有主题;其次,以共有主题为桥梁,映射领域独有主题并共同构建一个新的特征空间;然后,选用逻辑回归模型,在新的特征空间里利用源域轴承故障样本数据训练模型,并通过训练好的模型输出对目标轴承的故障诊断结果;最后,调整果蝇优化算法中味道浓度判定值的取值方式并采用多种策略改进果蝇优化算法,将改进果蝇优化算法用于优化主题相关性分析中的超参数,提高对目标工况轴承的故障诊断精度。

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来源
《轴承》 |2023年第4期|73-79|共7页
作者
朱良玉; 陶林; 胡超凡; 何水龙;
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作者单位

桂林电子科技大学机电工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类滚动轴承;
关键词
滚动轴承; 故障诊断; 跨工况; 遗传优化算法; 迁移学习;

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