【摘 要】
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随着工业与航空航天技术的不断发展，齿轮箱等旋转机械的工况与故障模式逐渐趋于多样化、复杂化，可靠性与安全性问题日益突出，大量工况数据缺乏故障标签，且不同工况间故障模式不对称，迫切需要研究有效的故障诊断方法。以齿轮箱为案例验证对象，设置跨工况和开放集故障诊断场景，针对目标工况故障标签匮乏的问题，提出利用迁移学习将源工况的知识迁移到目标工况，利用交叉熵分类损失函数对已知故障类型进行识别的方法；针对跨工况
【基金项目】
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国防科技重点实验室基金（基金号6142004200501）； 中央高校基本科研业务费（YWF-22-L-516）； 民用飞机专项科研（基金号MJ-2018-Y-58）；
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随着工业与航空航天技术的不断发展，齿轮箱等旋转机械的工况与故障模式逐渐趋于多样化、复杂化，可靠性与安全性问题日益突出，大量工况数据缺乏故障标签，且不同工况间故障模式不对称，迫切需要研究有效的故障诊断方法。以齿轮箱为案例验证对象，设置跨工况和开放集故障诊断场景，针对目标工况故障标签匮乏的问题，提出利用迁移学习将源工况的知识迁移到目标工况，利用交叉熵分类损失函数对已知故障类型进行识别的方法；针对跨工况条件下故障模式不对称的开放集问题，提出利用卷积神经网络提取工况间的相似数据特征，利用二分类损失函数对目标工况的已知类与未知类进行分类的方法。并提出联合损失函数，训练诊断模型，实现故障特征从源域到目标域的联合迁移。案例分析结果表明，该方法能够实现开放集情况下的跨工况故障诊断，且平均诊断准确度在90%以上。
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