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题名基于分布适配层和软标签学习的齿轮故障诊断
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作者
揭震国
王细洋
龚廷恺
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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
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出处
《机械传动》
北大核心
2022年第5期160-166,共7页
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基金
国家自然科学基金(51465040)。
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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。
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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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Keywords
Gear fault diagnosis
Convolutional neural network
Deep transfer learning
Distribution adaptation layer
Soft label learning
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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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题名深度子领域自适应网络电机滚动轴承跨工况故障诊断
被引量:1
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作者
宋向金
孙文举
刘国海
赵文祥
王照伟
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机构
江苏大学电气信息工程学院
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出处
《电工技术学报》
EI
CSCD
北大核心
2024年第1期182-193,共12页
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基金
国家自然科学基金青年科学基金(52007078,62002140)
江苏省自然科学基金(BK20200887)
江苏省“双创”项目资助。
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文摘
针对实际生产中旋转机械工况变化引起状态监测数据分布差异及获取待诊断样本标签困难问题,提出多尺度子领域自适应模型(MSDAM)的跨工况下滚动轴承故障诊断方法。首先,以原始振动信号作为输入,无需信号预处理及人工特征参数提取;其次,搭建多尺度卷积神经网络将已知标签样本和待诊断样本特征迁移到同一子空间,捕获具有细粒度信息的多尺度公共特征;然后,以不同的故障类型来划分相关子域,并通过局部最大均值距离(LMMD)来完成子域的适配,有效削弱不同工况同类故障特征的分布差异;最后,在三个数据集的多个迁移任务上进行试验验证。结果证明,所提MSDAM的跨工况故障诊断性能优于关注全局领域适配的迁移学习方法。
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关键词
轴承故障诊断
子领域自适应
迁移学习
软标签学习
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Keywords
Bearing fault diagnosis
subdomain adaptation
transfer learning
soft label learning
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分类号
TM307
[电气工程—电机]
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