无监督对抗迁移学习轴承故障诊断

袁海飞; 尹洪申; 俞啸

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无监督对抗迁移学习轴承故障诊断

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摘要

针对轴承故障诊断中数据标签获取困难、变工况诊断准确率低下、模型诊断泛化能力弱等问题,提出了一种无监督对抗迁移学习轴承故障诊断的方法(MSWDCNN-DA)。首先,将源域与目标域的振动信号经过一层大卷积核,提取轴承故障的短时特征;其次,根据不同卷积核获取的感受野不同,通过两个3×1、5×1的卷积核更加全面地获取不同层次的信号特征;然后,通过域对抗迁移模块,更好地对齐源域和目标数据之间的分布;最后,进行故障分类。通过在某大学轴承数据集中的实验,证明该模型在不同工况的数据集中都有较高的诊断准确率,表现出模型良好的泛化能力。

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来源
《组合机床与自动化加工技术》 |2022年第4期|83-87|共5页
作者
袁海飞; 尹洪申; 俞啸;
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作者单位

徐州徐工挖掘机械有限公司;

中国矿业大学物联网(感知矿山)研究中心;

中国矿业大学信息与控制工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类轴承;特种加工机床及其加工;
关键词
故障诊断; 对抗迁移学习; 无监督; 变工况;

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