【摘 要】
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燃油泵是飞机燃油系统的核心部件。燃油泵的工作环境恶劣，一旦发生故障，会对飞机的飞行安全造成严重的后果，所以对飞机燃油泵进行故障诊断至关重要。现阶段飞机燃油泵故障存在一些问题，如故障较为随机，故障数据稀缺等。针对这些问题，提出了基于深度迁移学习的飞机燃油泵故障诊断算法。首先，将飞机燃油泵和其他结构相似泵的数据分别作为目标数据和训练数据，利用小波包分解，对两种泵的原始数据进行特征提取。其次，对分解后的
【基金项目】
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国家自然科学基金（51975011）； 北京工业大学国际科研合作种子基金（2021b24）;北京工业大学材料与制造学部“启航计划”（QH202206）；
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燃油泵是飞机燃油系统的核心部件。燃油泵的工作环境恶劣，一旦发生故障，会对飞机的飞行安全造成严重的后果，所以对飞机燃油泵进行故障诊断至关重要。现阶段飞机燃油泵故障存在一些问题，如故障较为随机，故障数据稀缺等。针对这些问题，提出了基于深度迁移学习的飞机燃油泵故障诊断算法。首先，将飞机燃油泵和其他结构相似泵的数据分别作为目标数据和训练数据，利用小波包分解，对两种泵的原始数据进行特征提取。其次，对分解后的两种故障数据进行过采样处理，增加数据量。使用最大均值差异算法（MMD）作为衡量域损失的度量，并将其嵌入到1维卷积神经网络（CNN）结构中。使用该算法对数据进行训练，最终完成故障分类。实验结果表明，该算法相对于BP神经网络、LSTM以及CNN有更好的准确性。
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