一种对抗判别域适应一维卷积神经网络智能故障诊断方法

摘要

本发明公开了一种对抗判别域适应一维卷积神经网络智能故障诊断方法，其特征在于：包括，构建模型框架；模型学习；其中，所述模型框架包括源特征提取器、目标特征提取器、类标签分类器和域分类器；所述构建模型框架的步骤包括：获取机械振动源域数据和目标域数据；输入源域样本集和源域标签集；建立对抗判别故障诊断模型；构建故障诊断损失函数；其中，所述损失函数包括源域分类损失函数、域分类损失函数和对抗损失函数，本发明基于对抗判别域适应一维卷积神经网络智能故障诊断方法提出了新的对抗判别域适应智能故障诊断框架，本框架结合了判别建模、无约束权重共享和GAN丢失，大大提高了机械故障诊断准确性及其效率。