【摘 要】
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摘要： 提出一种空间迁移新思路，以提升齿轮箱故障诊断性能，其由辅助振动数据构成源领域、目标振动数据构成目标领域，迁移学习（Transfer learning，TL）将前者分类模型应用至后者，以克服短时间内目标振动数据不足的问题。根据频带选择独立成分分析（Band selective independent component analysis，BS?ICA）规则选择迁移模型的数据领域，并提取其时域
【机 构】
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东南大学仪器科学与工程学院,西安交通大学机械工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51575102),东南大学优秀博士学位论文培育基金资助项目(YBPY1887)
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提出一种空间迁移新思路,以提升齿轮箱故障诊断性能,其由辅助振动数据构成源领域、目标振动数据构成目标领域,迁移学习(Transfer learning,TL)将前者分类模型应用至后者,以克服短时间内目标振动数据不足的问题。根据频带选择独立成分分析(Band selective independent component analysis,BS‑ICA)规则选择迁移模型的数据领域,并提取其时域特征构成五维空间。利用均衡密度投影(Equilibrium density projection,MDP)将源领域和目
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