【摘 要】
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滚动轴承作为机床的重要核心零件之一，其对保证机床的正常运转起到了重要的作用。然而在实际工作环境中，机床的工况经常根据不同的工作要求而产生相应的变化，这样会对机床轴承的转速以及负载产生一定的影响，从而导致轴承的机械振动信号具有非平稳性、非线性，非周期性等特点。现有基于深度学习的轴承故障诊断方法对数据具有一定的依赖性，要求训练（源域）和测试（目标域）数据集具有相同的数据特征且存在足够多的带有故障信息的
【基金项目】
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内蒙古自治区关键技术攻关计划：大数据驱动的数控机床智能车间制造误差溯源及调控关键技术研究（2021GG0346）； 内蒙古自然科学基金面上项目：基于概率失效物理的光纤陀螺寿命评估方法研究（2023MS05030）； 自治区直属高校基本科研业务费项目：复杂装备制造与优化设计科研创新平台能力建设、内蒙古工业大学复杂装备可靠性与优化设计
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滚动轴承作为机床的重要核心零件之一，其对保证机床的正常运转起到了重要的作用。然而在实际工作环境中，机床的工况经常根据不同的工作要求而产生相应的变化，这样会对机床轴承的转速以及负载产生一定的影响，从而导致轴承的机械振动信号具有非平稳性、非线性，非周期性等特点。现有基于深度学习的轴承故障诊断方法对数据具有一定的依赖性，要求训练（源域）和测试（目标域）数据集具有相同的数据特征且存在足够多的带有故障信息的标签数据。然而，由于机床是在非平稳工况下工作的，因此在某一工况上建立的训练模型不能直接应用于另一工况。在迁移学习（Transfer Learning， TL）的启发下，针对机床轴承跨工况故障诊断问题，我们设计一维卷积神经网络（One-dimensional convolutional neural network，1＿DCNN）与迁移学习相结合的模型。该模型利用一维卷积网络从原始振动信号中直接提取故障特征信息，并利用对抗策略迁移技术来帮助网络提取两域的公共特征，最后利用域分布差异度量来拉近两域的特征分布完成轴承跨工况迁移故障诊断。最后通过构建的12组迁移任务对比实验，验证了所设计模型的优越性。
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