【摘 要】
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针对轴承故障诊断中数据标签获取困难、变工况诊断准确率低下、模型诊断泛化能力弱等问题,提出了一种无监督对抗迁移学习轴承故障诊断的方法(MSWDCNN-DA).首先,将源域与目标域的振动信号经过一层大卷积核,提取轴承故障的短时特征;其次,根据不同卷积核获取的感受野不同,通过两个3×1、5×1的卷积核更加全面地获取不同层次的信号特征;然后,通过域对抗迁移模块,更好地对齐源域和目标数据之间的分布;最后,进行故障分类.通过在某大学轴承数据集中的实验,证明该模型在不同工况的数据集中都有较高的诊断准确率,表现出模型良好
【机 构】
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徐州徐工挖掘机械有限公司,徐州 221008;中国矿业大学物联网(感知矿山)研究中心,徐州221008;中国矿业大学信息与控制工程学院,徐州 221116
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针对轴承故障诊断中数据标签获取困难、变工况诊断准确率低下、模型诊断泛化能力弱等问题,提出了一种无监督对抗迁移学习轴承故障诊断的方法(MSWDCNN-DA).首先,将源域与目标域的振动信号经过一层大卷积核,提取轴承故障的短时特征;其次,根据不同卷积核获取的感受野不同,通过两个3×1、5×1的卷积核更加全面地获取不同层次的信号特征;然后,通过域对抗迁移模块,更好地对齐源域和目标数据之间的分布;最后,进行故障分类.通过在某大学轴承数据集中的实验,证明该模型在不同工况的数据集中都有较高的诊断准确率,表现出模型良好的泛化能力.
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