【摘 要】
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在实际工业场景下的轴承故障诊断,存在轴承故障样本不足,训练样本与实际信号样本存在分布差异的问题;文章提出一种新的基于深度迁移自编码器的故障诊断方法FS-DTAE,应用于不同工况下的轴承故障诊断;该方法首先采用小波包变换进行信号处理与特征提取;其次,采用提出的基于朴素贝叶斯与域间差异的特征选取(FSBD)方法对统计特征进行评估,选取更有利于跨域故障诊断和迁移学习的特征;然后,利用源域特征数据训练深度自编码器,将训练得到的模型参数迁移至目标域,再利用目标域正常状态样本对深度迁移自编码器模型进行微调,微调后的模
【机 构】
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南开大学电子信息与光学工程学院,徐州医科大学医学信息与工程学院
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2020YFB1711500)。
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在实际工业场景下的轴承故障诊断,存在轴承故障样本不足,训练样本与实际信号样本存在分布差异的问题;文章提出一种新的基于深度迁移自编码器的故障诊断方法FS-DTAE,应用于不同工况下的轴承故障诊断;该方法首先采用小波包变换进行信号处理与特征提取;其次,采用提出的基于朴素贝叶斯与域间差异的特征选取(FSBD)方法对统计特征进行评估,选取更有利于跨域故障诊断和迁移学习的特征;然后,利用源域特征数据训练深度自编码器,将训练得到的模型参数迁移至目标域,再利用目标域正常状态样本对深度迁移自编码器模型进行微调,微调后的模
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