【摘 要】
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基于人工神经网络的智能故障诊断方法能够有效地识别设备的健康状况，但传统的人工神经网络需要大量的有标签样本进行训练，这大大限制了人工神经网络在设备故障诊断中的应用，并且
【机 构】
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重庆大学机械工程学院; 重庆大学机械传动国家重点实验室; 重庆文理学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51705048;51835001;51575070)
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基于人工神经网络的智能故障诊断方法能够有效地识别设备的健康状况，但传统的人工神经网络需要大量的有标签样本进行训练，这大大限制了人工神经网络在设备故障诊断中的应用，并且对于不同工况的适应性较差。为了解决这个问题，提出了一种基于迁移学习理论的轴承故障诊断模型，该模型由栈式稀疏自动编码器（SAE）和柔性最大值函数（Softmax）回归组成，引入高阶KL散度（HKL）训练域自适应能力，可以从具有大量已知数据的工况迁移到仅有少量数据的相似工况中。当工况改变时，仅需要少量的数据进行训练就可以适应新的工况。采用凯斯西储大学公开的轴承实验数据集验证了该模型的有效性。
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