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一种基于深度对抗迁移网络的轴承故障诊断方法

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本发明公开了一种基于深度对抗迁移网络的轴承故障诊断方法，涉及旋转机械振动信号的故障诊断技术领域。该诊断方法首先获取轴承在不同工况下(不同转速、载荷)的振动频谱信号，以某一工况下有标签的数据为源域数据，其它工况下无标签的数据为目标域数据；然后建立基于生成对抗神经网络的深度对抗迁移模型进行数据训练，采用两个生成器作为源域与目标域的特征提取网络，Softmax交叉熵作为故障分类器，另外采用判别器为域判别网络，添加梯度反转层进行域判别训练；最后，采用剩余的目标域数据进行网络测试。本发明通过采用生成对抗神经网络的结构建立了深度对抗迁移模型，高效可靠的实现了不同工况下轴承的故障特征迁移学习和智能诊断。

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公开/公告号CN111060318B

专利类型发明专利
公开/公告日2021-12-28

原文格式PDF
申请/专利权人山东科技大学;
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申请/专利号CN202010019989.6
发明设计人王金瑞;韩宝坤;鲍怀谦;王明燕;
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申请日2020-01-09
分类号G01M13/045(20190101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);
代理机构37252 青岛智地领创专利代理有限公司;
代理人陈海滨
地址 266590 山东省青岛市黄岛区前湾港路579号
入库时间 2022-08-23 12:52:43

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