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申请/专利权人：长春工业大学
摘要：本发明公开了一种基于子域自适应对抗网络的滚动轴承跨域故障诊断方法，属于故障诊断技术领域。本发明采用多尺度一维卷积神经网络Multi‑Scale1‑DimensionalConvolutionalNeuralNetworks，MS1‑DCNN进行特征提取，并引入局部最大均值差异LocalMaximumMeanDiscrepancy，LMMD，深入挖掘类别内的细节信息，完成相关子域的分布对齐。其次，利用带有W散度的生成对抗网络WassersteinDivergenceObjectiveforGANs，WGAN‑div的博弈思想，通过特征生成器与判别器之间的对抗训练优化了网络模型学习效果，提高了模型在跨域故障诊断领域的有效性和准确性，保障了旋转机械运行的安全性和可靠性。
主权项：1.一种基于子域自适应对抗网络的滚动轴承跨域故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：采集滚动轴承在不同负载下的原始振动信号，划分源域数据集Ds和目标域数据集Dt；S2：对源域数据和目标域数据进行Z-Score标准化；S3：建立基于多尺度一维卷积神经网络MS1-DCNN和带有W散度的生成对抗网络WGAN-div的子域自适应对抗网络模型，该模型包含特征提取模块、故障识别模块、域鉴别模块和子域对齐模块；S4：将带有标记的源域数据和无标记的目标域数据输入子域自适应对抗网络模型中进行训练，并固定训练后的网络模型参数；S5：通过目标域的数据进行模型测试，将收集到的目标域数据输入到训练好的网络模型，获得故障诊断结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 长春工业大学 一种基于子域自适应对抗网络的滚动轴承跨域故障诊断方法
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