基于无监督特征对齐的变负载下滚动轴承故障诊断方法

摘要

一种基于无监督特征对齐的变负载下滚动轴承故障诊断方法，属于滚动轴承故障诊断领域。针对滚动轴承实际工作中缺少某种负载数据，使得源领域数据与目标领域数据属于不同分布以及目标领域样本不含标签的问题。利用变分模态分解结合奇异值分解获取振动信号的时频特征，再结合振动信号时域、频域特征构建多域特征集；引入迁移学习中能够实现无监督领域适应的子空间对齐算法并进行改进，将核映射方法与SA算法相结合。将训练数据和测试数据映射到相同高维空间，在高维空间的子空间进行特征对齐，实现不同负载下源领域特征向目标领域特征对齐。在目标领域无标签的情况下，利用滚动轴承已知负载数据识别出其他负载数据对应的状态，具有较高的故障诊断准确率。