【摘 要】
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机械设备服役过程中，工作环境和运转状态的动态变化直接影响设备故障诊断正确率，导致时间成本和经济效益的损失.优化深度置信网络结构，结合固定学习步长的信号分解技术，保留传感器数据原始特征，逐层反复提取信号的深层关键信息，并集成数据丢失技术优化网络结构，可以规避过拟合问题.进一步，结合迁移学习中的领域自适应方法，固化不同层级深度置信网络的记忆特征，形成考虑平移不变特征的自适应深度置信网络，识别变工况下同
【基金项目】
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国家重点研发计划项目（2020YFB1711100）； 国家自然科学基金（52005327,72001138,72071127）；
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机械设备服役过程中，工作环境和运转状态的动态变化直接影响设备故障诊断正确率，导致时间成本和经济效益的损失.优化深度置信网络结构，结合固定学习步长的信号分解技术，保留传感器数据原始特征，逐层反复提取信号的深层关键信息，并集成数据丢失技术优化网络结构，可以规避过拟合问题.进一步，结合迁移学习中的领域自适应方法，固化不同层级深度置信网络的记忆特征，形成考虑平移不变特征的自适应深度置信网络，识别变工况下同类故障信号特征信息，提升轴承智能故障诊断的准确性和泛化性.基于滚动轴承公开数据集，不同工况下该方法平均正确率高达95.65%,与其他5种方法相比较，证实了本文方法的有效性与准确性.
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