【摘 要】
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针对生产实际中标注故障数据不足的问题,提出了基于深度学习与子域适配的齿轮故障诊断方法.首先构建域共享的一维卷积神经网络,从故障数据中提取可迁移特征;然后采用多核局部最大均值差异来测量可迁移特征相关子域的分布差异,并将测得的分布差异加入目标函数中训练;最后将训练完成的模型用于目标域健康状态的识别.实验结果表明,所提方法能在无标签目标域数据的情况下得到较高的准确率.
【机 构】
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南昌航空大学飞行器工程学院,南昌,330063;南昌航空大学通航学院,南昌,330063
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针对生产实际中标注故障数据不足的问题,提出了基于深度学习与子域适配的齿轮故障诊断方法.首先构建域共享的一维卷积神经网络,从故障数据中提取可迁移特征;然后采用多核局部最大均值差异来测量可迁移特征相关子域的分布差异,并将测得的分布差异加入目标函数中训练;最后将训练完成的模型用于目标域健康状态的识别.实验结果表明,所提方法能在无标签目标域数据的情况下得到较高的准确率.
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