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基于分布适配层和软标签学习的齿轮故障诊断
1
作者
揭震国
王细洋
龚廷恺
《机械传动》
北大核心
2022年第5期160-166,共7页
基于卷积神经网络的齿轮智能识别算法能有效地识别齿轮故障,但卷积神经网络需要大量的已标注训练数据,制约了卷积神经网络在齿轮故障诊断上的应用。针对该问题,提出了基于分布适配层和软标签学习的齿轮故障诊断方法。采用卷积神经网络...
基于卷积神经网络的齿轮智能识别算法能有效地识别齿轮故障,但卷积神经网络需要大量的已标注训练数据,制约了卷积神经网络在齿轮故障诊断上的应用。针对该问题,提出了基于分布适配层和软标签学习的齿轮故障诊断方法。采用卷积神经网络提取特征和软标签;通过分布适配层提取分布差异,软标签学习生成软标签损失;以分布差异、软标签损失与分类损失生成的联合损失为目标函数,训练模型并进行目标域故障诊断。采用齿轮振动信号验证了提出方法,结果表明,提出方法能准确有效地分类齿轮故障数据。
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关键词
齿轮故障诊断
卷积神经网络
深度迁移学习
分布适配层
软标签学习
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职称材料
题名
基于分布适配层和软标签学习的齿轮故障诊断
1
作者
揭震国
王细洋
龚廷恺
机构
南昌航空大学飞行器工程学院
南昌航空大学通航学院
故障诊断与健康管理技术航空科技重点实验室
出处
《机械传动》
北大核心
2022年第5期160-166,共7页
基金
国家自然科学基金(51465040)。
文摘
基于卷积神经网络的齿轮智能识别算法能有效地识别齿轮故障,但卷积神经网络需要大量的已标注训练数据,制约了卷积神经网络在齿轮故障诊断上的应用。针对该问题,提出了基于分布适配层和软标签学习的齿轮故障诊断方法。采用卷积神经网络提取特征和软标签;通过分布适配层提取分布差异,软标签学习生成软标签损失;以分布差异、软标签损失与分类损失生成的联合损失为目标函数,训练模型并进行目标域故障诊断。采用齿轮振动信号验证了提出方法,结果表明,提出方法能准确有效地分类齿轮故障数据。
关键词
齿轮故障诊断
卷积神经网络
深度迁移学习
分布适配层
软标签学习
Keywords
Gear fault diagnosis
Convolutional neural network
Deep transfer learning
Distribution adaptation layer
Soft label learning
分类号
TH132.41 [机械工程—机械制造及自动化]
TP277 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于分布适配层和软标签学习的齿轮故障诊断
揭震国
王细洋
龚廷恺
《机械传动》
北大核心
2022
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