【摘 要】
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针对工业现场工况复杂多变，易造成样本缺失或不平衡，导致模型诊断准确率低等问题。本文提出改进知识蒸馏与迁移学习的轴承故障诊断方法。首先，教师-学生模型分别采用稠密卷积神经网络和人工神经网络，自适应随机提取源域样本和目标域样本的关键特征信息；其次，获取对应领域的软标签损失和硬标签损失，并引入分层迁移学习改善领域样本的条件分布差异，获取最终蒸馏损失函数，并将蒸馏后的“暗知识”反馈更新学生模型；最终，利用
【基金项目】
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云南省重大科技专项计划（202102AC080002）； 国家自然科学基金（52065030）；
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针对工业现场工况复杂多变，易造成样本缺失或不平衡，导致模型诊断准确率低等问题。本文提出改进知识蒸馏与迁移学习的轴承故障诊断方法。首先，教师-学生模型分别采用稠密卷积神经网络和人工神经网络，自适应随机提取源域样本和目标域样本的关键特征信息；其次，获取对应领域的软标签损失和硬标签损失，并引入分层迁移学习改善领域样本的条件分布差异，获取最终蒸馏损失函数，并将蒸馏后的“暗知识”反馈更新学生模型；最终，利用目标域测试样本实现智能体的半监督故障迁移决策。实验结果表明：学生模型能够从教师模型学习到各项性能，提升简单模型的诊断精度，相较于其他方法，本文方法具备较优异的准确性和鲁棒性。
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