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申请/专利权人：苏州大学

摘要：本发明提供一种差异性对齐指导下域对抗网络机械设备RUL预测方法及系统，涉及机械RUL预测和机器学习技术领域，该方法包括采集来自不同工况、不同故障类型的传感器信号并处理成输入样本；构造特征提取器，域鉴别器和差异提取器；利用源域样本序列对特征提取器和域鉴别器进行预训练；将预训练的特征提取器和域鉴别器移至训练阶段，以进行鉴别源域样本和目标域样本；充分训练本方法至收敛，并利用训练良好的特征提取器和域鉴别器对测试样本进行预测，获得方法的预测性能。本发明可以实现跨工况下域不变特征提取和差异目标域剩余寿命侦测，具有极佳的跨域RUL效果。

主权项：1.一种差异性对齐指导下域对抗网络机械设备RUL预测方法，其特征在于，包括：步骤S1：使用传感器采集不同工况、不同故障类型的机械设备信号，将每种工况下采集的数据作为一个可迁移域，各种数据服从不同的特征分布且故障类型存在差异，通过收集不同的传感器信号获得样本，并将全部的传感器信号视为输入样本；步骤S2：随机选取一个可迁移域作为源域，另一个可迁移域作为目标域，源域中的样本具备标签，目标域中的样本不具备标签，对特征提取器、域鉴别器和差异提取器进行参数随机初始化；其中，所述特征提取器用于提取源域样本和目标域样本的隐藏特征，所述域鉴别器用于基于提取到的隐藏特征进行标签预测，从而鉴别源域样本和目标域样本；所述差异提取器用于基于目标域伪标签和源域标签之间差异进行对齐；步骤S3：将带标签的源域样本输入到特征提取器中，获取样本的隐藏特征；域鉴别器基于提取的样本隐藏特征进行样本标签预测，得到预训练的特征提取器和域鉴别器；步骤S4：利用预训练的特征提取器和域鉴别器对预测网络模型进行初始化；在预测网络模型训练阶段，将源域样本和目标域样本同时输入到特征提取器中获得隐藏特征，然后将不同域的样本隐藏特征输入到域鉴别器中和差异提取器中，获得目标域伪标签，并基于源域标签和目标域伪标签的差异，生成一个损失权重；其中，所述预测网络模型包括特征提取器、域鉴别器和差异提取器；步骤S5：将损失权重添加到对抗损失中，构成差异性对齐损失，确保预测网络模型学习跨域不变特征，优化目标域样本与源域样本间的决策边界；步骤S6：执行步骤S4，直至模型收敛，得到训练好的预测网络模型，并利用训练好的预测网络模型对测试样本进行预测，得到模型的测试性能。

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