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域不对称因子加权的滚动轴承故障深度局部迁移诊断方法

摘要

域不对称因子加权的滚动轴承故障深度局部迁移诊断方法,首先利用深度残差网络提取源滚动轴承与目标滚动轴承监测数据中的深度迁移故障特征;其次利用深度迁移故障特征训练领域混淆网络,并计算域不对称因子;再次计算深度残差网络适配层故障特征的多核最大均值差异,并利用域不对称因子加权抑制源滚动轴承中无效故障特征的贡献度;最后利用加权的多核最大均值差异构建目标函数,训练深度残差网络;训练所得的由领域混淆网络和深度残差网络构成的局部迁移诊断模型能够有效克服域不对称因素对迁移诊断的不利影响,实现了运用源滚动轴承局部诊断知识识别目标滚动轴承的不平衡健康状态,显著提高了迁移诊断模型的诊断精度。

著录项

  • 公开/公告号CN111337256B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-12-29

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 西安交通大学;

    申请/专利号CN202010226934.2

  • 发明设计人 杨彬;雷亚国;李乃鹏;司小胜;

    申请日2020-03-27

  • 分类号G01M13/045(20190101);G06K9/62(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构61215 西安智大知识产权代理事务所;

  • 代理人贺建斌

  • 地址 710049 陕西省西安市碑林区咸宁西路28号

  • 入库时间 2022-08-23 11:27:17

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