基于無監(jiān)督特征對(duì)齊的滾動(dòng)軸承故障診斷

摘要針對(duì)不同轉(zhuǎn)速環(huán)境下采集到的滾動(dòng)軸承振動(dòng)數(shù)據(jù)特征分布不一導(dǎo)致待診斷樣本標(biāo)簽較難獲取的問題，提出一種基于深度遷移網(wǎng)絡(luò)的故障診斷方法。首先，搭建領(lǐng)域共享的特征提取網(wǎng)絡(luò)，利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ Convolutional Neural Network ，CNN）提取振動(dòng)信號(hào)中敏感故障特征，并結(jié)合雙向長短時(shí)記憶（ Bi-directional Long Short-Term Memory ，BiLSTM）網(wǎng)絡(luò)進(jìn)一步提取敏感故障特征中的時(shí)間信息;然后，在深度遷移網(wǎng)絡(luò)中分別嵌入 CORAL 損失和 JMMD 損失，通過最小化二階統(tǒng)計(jì)量差異和聯(lián)合分布最大均值差異值，縮小源域和目標(biāo)域特征分布差異，進(jìn)而提取到兩域的共同特征;最后，添加 Softmax 分類層，實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)數(shù)據(jù)的故障狀態(tài)識(shí)別。結(jié)果表明，該方法在目標(biāo)域數(shù)據(jù)無標(biāo)簽的情況下，平均識(shí)別準(zhǔn)確率為97.87%，明顯高于目前流行的其它5種領(lǐng)域自適應(yīng)故障診斷方法。

關(guān)鍵詞特征分布領(lǐng)域自適應(yīng) CORAL 損失 JMMD 損失

中圖分類號(hào) TP18TH133.33

AbstractAiming at the problem that the characteristic distribution of rolling bearing vibration data collected under different speed environment is inconsistent and it is difficult to obtain the label of samples to be diagnosed ， a fault diagnosis method based on deepmigrationnetworkisproposed . Inthismodel ， adomain-sharedfeatureextractionnetworkisconstructed . The convolutional neural network （ CNN ） is used to extract vibration signal sensitive fault features ， and bi-directional Long short-term Memory is used to extract vibration signal sensitive fault features . BiLSTM ） network to extract the time information of sensitive fault features;Then ， CORAL loss and JMMD loss were embedded in the deep migration network ， respectively. By minimizing the second-order statisticaldifferenceandthemaximummeandifferenceof the jointdistribution ， thedifferencesinthefeature distributions of the source domain and target domain were reduced ， and the common features of the two domains were extracted . Finally ， add Softmaxclassificationlayer torealizefaultstatusrecognitionof targetdata. Theresultsshowthattheaverage recognition accuracy of this method is 97.87% when the target domain data is unlabeled ， which is significantly higher than the other five popular adaptive fault diagnosis methods .

Key wordsFeature distribution;Domain adaptive;CORAL losses;JMMD loss

Corresponding author ： ZHANG Tao ，E-mail ：846495097@ qq.com.

The project supported by the National Key Research and Invention Program of China （ No .2019YFB150540）.

Manuscript received 20220119in revised form 20220217.

引言

滾動(dòng)軸承作為大型旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備的關(guān)鍵部件，經(jīng)常運(yùn)行在惡劣的工作條件下，進(jìn)而容易出現(xiàn)多種類型的故障[1]。實(shí)現(xiàn)滾動(dòng)軸承智能故障診斷可以有效降低昂貴的停機(jī)時(shí)間、維護(hù)成本和減少人員傷亡，具有重要的研究價(jià)值[2]。

近年來，基于深度學(xué)習(xí)的滾動(dòng)軸承故障診斷方法得到不斷發(fā)展[3]。其中卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以其自適應(yīng)提取故障特征[4]的優(yōu)點(diǎn)得到越來越多學(xué)者的關(guān)注、研究與應(yīng)用。李思琦等[5]提出了基于集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（ Ensemble Empirical Mode Decomposition ， EEMD）與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ Convolution Neural Networks ， CNN ）的故障診斷方法，以提高滾動(dòng)軸承故障診斷的準(zhǔn)確性。 Y H Chen 等[6]提出了一種帶 Atrous 卷積的深度網(wǎng)絡(luò)模型，將滾動(dòng)軸承故障診斷的準(zhǔn)確率從75%提高到95%。張立智等[7]針對(duì)旋轉(zhuǎn)機(jī)械振動(dòng)信號(hào)復(fù)雜且難以提取有效故障特征的問題，提出了一種短時(shí)傅里葉變換和二維深度卷積網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的故障診斷方法。然而上述研究均基于訓(xùn)練數(shù)據(jù)和測試數(shù)據(jù)分布相同的基本假設(shè)條件。而滾動(dòng)軸承在實(shí)際運(yùn)行時(shí)，轉(zhuǎn)速經(jīng)常發(fā)生變化，進(jìn)而導(dǎo)致其已知轉(zhuǎn)速（源域）下數(shù)據(jù)訓(xùn)練好的模型對(duì)其它不同轉(zhuǎn)速數(shù)據(jù)（目標(biāo)域）診斷失效[8]。為實(shí)現(xiàn)模型在運(yùn)用已有的源域知識(shí)來解決目標(biāo)域中標(biāo)簽數(shù)據(jù)匱乏甚至很難獲得的問題的能力[9]，遷移學(xué)習(xí)（ Transfer Learning ， TL）方法被引入到故障診斷領(lǐng)域中。目前在故障診斷領(lǐng)域的主流遷移學(xué)習(xí)方法可以分為兩個(gè)分支：基于參數(shù)轉(zhuǎn)移的微調(diào)[10]和領(lǐng)域自適應(yīng)[11]。領(lǐng)域自適應(yīng)主要通過對(duì)源域和目標(biāo)域的數(shù)據(jù)分布差異進(jìn)行度量和約束，進(jìn)而提取到兩域的共同特征。領(lǐng)域分布差異的度量方法主要包括最大均值差異（ MMD）[12]、中心矩差異（ CMD）和 KL 散度等[13]，將其度量結(jié)果嵌入特征提取網(wǎng)絡(luò)的損失函數(shù)中，進(jìn)而通過深度網(wǎng)絡(luò)的反向傳播減小特征分布差異。 W Lu 等[14]利用最大均值差異（ MaximumMeanmiscrepan-cy ， MMD）衡量源域與目標(biāo)域數(shù)據(jù)分布差異，并最小化目標(biāo)函數(shù)中的 MMD 懲罰項(xiàng)以實(shí)現(xiàn)領(lǐng)域自適應(yīng)。 X Wang 等[15]在熱系統(tǒng)故障診斷中最小化 CORAL 損失，以減少特征空間中領(lǐng)域分布差異。 W Qian 等[16]將聯(lián)合分布自適應(yīng)（JDA）與深度網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合，通過對(duì)源域與目標(biāo)域之間的邊緣分布和條件分布進(jìn)行對(duì)齊，實(shí)現(xiàn)了不同故障數(shù)據(jù)集之間的遷移診斷。然而上述研究在領(lǐng)域自適應(yīng)過程中，所應(yīng)用的模型通常只利用單一的領(lǐng)域差異度量方法，導(dǎo)致源域與目標(biāo)域特征樣本對(duì)齊效果不理想。

綜上分析，本文提出一種結(jié)合兩種領(lǐng)域差異度量的深度遷移網(wǎng)絡(luò)。以滾動(dòng)軸承的一維振動(dòng)數(shù)據(jù)為輸入，特征提取網(wǎng)絡(luò)采用基于 CNN 和 BiLSTM 的混合網(wǎng)絡(luò)，簡稱 CNN-BiLSTM 網(wǎng)絡(luò)，將二階統(tǒng)計(jì)特征距離（ CORAL）損失和聯(lián)合最大均值差異（ JMMD）損失嵌入深度遷移網(wǎng)絡(luò)的損失函數(shù)中，度量源域與目標(biāo)域的數(shù)據(jù)分布差異。最終使用有標(biāo)簽的源域數(shù)據(jù)和無標(biāo)簽的目標(biāo)域數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，完成對(duì)無標(biāo)簽?zāi)繕?biāo)域數(shù)據(jù)的分類。實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了所提方法的準(zhǔn)確性及有效性。

1 基本理論

1.1領(lǐng)域自適應(yīng)

狀態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)受設(shè)備工作情況的影響，即使故障類型相同，目標(biāo)數(shù)據(jù)的分布也會(huì)隨轉(zhuǎn)速改變發(fā)生變化。領(lǐng)域自適應(yīng)則通過將不同轉(zhuǎn)速的樣本映射到同一特征空間，挖掘公共特征。相關(guān)定義如下：

假設(shè)源域 Ds 為在 A 轉(zhuǎn)速下采集到的滾動(dòng)軸承故障狀態(tài)信號(hào)： Ds ={xi ，yi } i（n）=1，xi 為第 i 個(gè)源域樣本， yi 為第 i 個(gè)源域樣本標(biāo)簽， n 為源域特征樣本個(gè)數(shù);目標(biāo)域 Dt 為 B 轉(zhuǎn)速下采集到的軸承故障狀態(tài)信號(hào)： Dt ={xj }1 ，xj 為第 j 個(gè)目標(biāo)域樣本， m 為目標(biāo)域特征樣本個(gè)數(shù)。假定它們的特征空間相同（xs=xt ），并且它們的類別空間也相同（ys=yt ）。但是這兩個(gè)域的邊緣分布不同，即 Ps （xs ）≠Pt （xt ）;條件概率分布也不同，即 Qs （ysxs ）≠Q(mào)t （ytxt ）。本文旨在利用不同轉(zhuǎn)速數(shù)據(jù)集 Ds 、Dt 訓(xùn)練一個(gè)滾動(dòng)軸承故障診斷分類器，并通過領(lǐng)域差異度量減小源域與目標(biāo)域數(shù)據(jù)分布差異，進(jìn)而提取源域與目標(biāo)域的共同故障特征，識(shí)別無標(biāo)簽?zāi)繕?biāo)域的故障種類。

1.2CNN 特征提取

CNN 屬于多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，一個(gè)典型的 CNN 結(jié)構(gòu)主要包含卷積層、池化層和全連接層[17]。在卷積層中，各個(gè)卷積核對(duì)前一層的輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行加權(quán)操作，得到對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)特征，并利用非線性激活函數(shù)將其輸出成為下一層的輸入數(shù)據(jù)，其表達(dá)式為

式中， yln 為 l 層輸出的第 n 個(gè)特征圖， w n（l） 為相應(yīng)的卷積核權(quán)重矩陣， v i（l）-1為 l -1層輸出的第 i 個(gè)特征圖，?為卷積運(yùn)算， b n（l）為相應(yīng)的卷積核偏置矩陣。 f（x ）為激活函數(shù)，本文采用 Relu 函數(shù)作為激活函數(shù)。

池化層的主要操作是對(duì)上一層提取的數(shù)據(jù)進(jìn)行降維，從而降低網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練參數(shù)，提高系統(tǒng)魯棒性。本文采用最大值池化方式，可得到局部輸入的最大值，其表達(dá)式為

式中， q 為特征向量中神經(jīng)元的數(shù)值， l 為池化局部區(qū)域的寬度， p 為神經(jīng)元對(duì)應(yīng)的數(shù)值。

全連接層：用于分類和識(shí)別故障類別。本文采用 Softmax 函數(shù)將全連接層輸出映射到（0，1）區(qū)間，實(shí)現(xiàn)故障識(shí)別分類。

1.3BiLSTM 特征提取

BiLSTM 是兩個(gè)不同方向長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（ LSTM）的組合[18]。 LSTM 只能從單一方向擬合與時(shí)間相關(guān)的數(shù)據(jù)，而 BiLSTM 可以通過對(duì)前向和后向的數(shù)據(jù)同時(shí)進(jìn)行擬合并將預(yù)測結(jié)果串聯(lián)起來，進(jìn)而捕捉到 LSTM 可能忽略的特征模式。 BiLSTM 的結(jié)構(gòu)如圖1所示。

BiLSTM 的前向計(jì)算隱向量用 h 表示，反向計(jì)算隱向量用 h 表示，則 yt 的最終輸出結(jié)果為

式中，α和β為常數(shù)，且α+β=1。

2 診斷網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建

2.1特征提取網(wǎng)絡(luò)

旋轉(zhuǎn)機(jī)械各部件振動(dòng)耦合會(huì)導(dǎo)致振動(dòng)信號(hào)表現(xiàn)高度復(fù)雜的非線性特性，獲取更全面特征可提升智能診斷模型性能[19]。為此，本文設(shè)計(jì)了基于 CNN-BiLSTM 的特征提取網(wǎng)絡(luò)，以實(shí)現(xiàn)較好的特征提取效果。

特征提取網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)主要由卷積層、池化層、 BiLSTM 層組成，如圖2所示。

基于 CNN-BiLSTM 特征提取網(wǎng)絡(luò)的滾動(dòng)軸承故障診斷過程如下：首先將一維振動(dòng)信號(hào)標(biāo)準(zhǔn)化，輸入 CNN 網(wǎng)絡(luò)的卷積層，利用卷積核自適應(yīng)提取故障敏感特征。提取后的敏感特征經(jīng)過最大池化層的池化操作，降低數(shù)據(jù)維度，并保留主要敏感特征信息;再將降維后的敏感特征數(shù)據(jù)作為 BiLSTM 層的特征輸入，自動(dòng)學(xué)習(xí)故障特征。與此同時(shí)，利用 Radam 優(yōu)化器加快更新模型參數(shù)[20]，使目標(biāo)函數(shù)達(dá)到最快收斂。特征提取網(wǎng)絡(luò)參數(shù)如表1所示。

2.2領(lǐng)域分布差異度量

單一的領(lǐng)域分布差異度量方法容易導(dǎo)致領(lǐng)域適配訓(xùn)練中陷入局部極值，為此本文引入兩種不同的領(lǐng)域分布差異度量方法：二階統(tǒng)計(jì)特征距離（ CORAL）和聯(lián)合最大均值差異（JMMD）。

CORAL 定義為源和目標(biāo)特征二階統(tǒng)計(jì)量的距離（協(xié)方差），是通過統(tǒng)計(jì)源域和目標(biāo)域特征分布二階信息進(jìn)行特征分布對(duì)齊，其表達(dá)式如下

式中，d 為數(shù)據(jù)的特征維數(shù)。 Cs 為源域特征矩陣， Ct 為目標(biāo)域特征矩陣。

而為解決 MMD 和多核最大均值差異（ MK-MMD ）不能用于解決輸入和輸出聯(lián)合分布差異（ P（Xs ， Ys ）≠ Q（Xt ， Yt ））問題， long 等提出聯(lián)合最大均值差異（JMMD），旨在衡量源域和目標(biāo)域的經(jīng)驗(yàn)聯(lián)合分布P（Xs ， Ys ）和 Q（Xt ， Yt ）之間距離。公式如下

式中，是張量積希爾伯特空間中的特征映射， L 是較高網(wǎng)絡(luò)層的集合，| L |是相應(yīng)集合中的層， zsl 表示源域生成的第 l 層的激活函數(shù)， ztl 表示目標(biāo)域生成的第 l 層的激活函數(shù)。

2.3深度遷移網(wǎng)絡(luò)

本文在損失函數(shù)中嵌入 CORAL 損失和 JMMD 損失，用于度量源域與目標(biāo)域的特征分布差異，使無標(biāo)簽?zāi)繕?biāo)域樣本也參與到網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程中，構(gòu)建出具有一定域自適應(yīng)能力的深度遷移網(wǎng)絡(luò)。深度遷移網(wǎng)絡(luò)主要包含有特征提取網(wǎng)絡(luò)、瓶頸層和標(biāo)簽分類器3部分，如圖3所示。

其中瓶頸層和標(biāo)簽分類器均采用一層全連接網(wǎng)絡(luò)，參數(shù)如表2所示。

該網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練主要分為3個(gè)部分：預(yù)處理;預(yù)訓(xùn)練;域遷移訓(xùn)練。

（1）預(yù)處理：源域和目標(biāo)域的數(shù)據(jù)來自不同的轉(zhuǎn)速，由于原始振動(dòng)信號(hào)是一條較長的一維數(shù)據(jù)，為避免數(shù)據(jù)集有泄漏風(fēng)險(xiǎn)，因此采用滑動(dòng)窗口進(jìn)行不重疊采樣，同時(shí)采用歸一化方法將振動(dòng)信號(hào)的輸入值保持在一定范圍內(nèi)。

（2）預(yù)訓(xùn)練：在前20次迭代中，只利用帶標(biāo)簽的源域樣本對(duì)深度遷移網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，為下一步域遷移訓(xùn)練提前獲得較好的網(wǎng)絡(luò)初始參數(shù)。

（3）域遷移訓(xùn)練：使用帶標(biāo)簽的源域樣本和無標(biāo)簽的目標(biāo)域樣本一同訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)，其中CORAL 度量經(jīng)特征提取網(wǎng)絡(luò)處理后的源域與目標(biāo)域的特征分布差異產(chǎn)生 CORAL 損失，同時(shí) JMMD 度量經(jīng)瓶頸層處理后的源、目標(biāo)域的特征與標(biāo)簽聯(lián)合分布差異產(chǎn)生 JMMD 損失，進(jìn)而約束源域和目標(biāo)域的特征分布差異，實(shí)現(xiàn)對(duì)無標(biāo)簽?zāi)繕?biāo)域樣本分類。

2.4優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)

如圖3所示，本文模型的損失函數(shù) L 包含三部分，即標(biāo)簽分類損失 LP ， CORAL 度量損失 LC 及 JMMD 度量損失 LJ 。因此，損失函數(shù) L 表達(dá)式為

式中，θ G 表示特征提取網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，θ B 表示瓶頸層參數(shù)，θP 為標(biāo)簽分類器參數(shù)。

標(biāo)簽分類器通過監(jiān)督方式對(duì)源域數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練并識(shí)別源域樣本的故障類別，標(biāo)簽分類損失采用交叉熵?fù)p失函數(shù)衡量，其表達(dá)式如下

式中， GP 是標(biāo)簽分類器， GB 是瓶頸層， GG 是特征提取網(wǎng)絡(luò)。

特征分布損失同時(shí)采用 CORAL 和 JMMD 度量結(jié)果

3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

3.1江南大學(xué)（JNU）軸承數(shù)據(jù)集

本文采用江南大學(xué)（ JNU）軸承故障數(shù)據(jù)集[21]，實(shí)驗(yàn)裝置由電動(dòng)機(jī)，信號(hào)記錄儀和加速度傳感器等部件組成，實(shí)驗(yàn)平臺(tái)如圖4所示。實(shí)驗(yàn)軸承包含正常、內(nèi)圈故障、外圈故障和滾動(dòng)體故障四種健康狀態(tài)，損傷位置如圖5所示。每種健康狀態(tài)對(duì)應(yīng)標(biāo)簽如表3所示。分別在轉(zhuǎn)速為600 r/min ，800 r/min 和1000 r/min 下采集數(shù)據(jù)，采樣頻率為50 kHz，采樣時(shí)間為10 s 。

用 A ，B ， C 分別來代表600 r/min ，800 r/min ，1000 r/min 三種轉(zhuǎn)速數(shù)據(jù)集，用 A to B ， A to C ， B to A ， Bto C ， C to A ， C to B 分別表示六組遷移任務(wù)。其中每組遷移任務(wù)中選取100%的帶標(biāo)簽源域樣本和50%的無標(biāo)簽?zāi)繕?biāo)域樣本作為訓(xùn)練集，目標(biāo)域剩余50%的樣本作為測試集。

為驗(yàn)證本文方法的有效性，本文選擇5個(gè)常用領(lǐng)域自適應(yīng)學(xué)習(xí)方法， DC ORAL、DDC 、JAN 、DANN 、 CDAN 進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn)。以上所有的方法均采用與本文相同的 CNN-BiLSTM 特征提取網(wǎng)絡(luò)框架進(jìn)行數(shù)據(jù)特征提取，便于更合理的測試模型性能。

3.2數(shù)據(jù)預(yù)處理

通常采用不重疊采樣的方式防止數(shù)據(jù)集產(chǎn)生泄漏危險(xiǎn)，如下圖6所示進(jìn)行切割樣本，每個(gè)樣本的長度為1024，每個(gè)故障類別擁有400個(gè)樣本。

為將樣本輸入值保持在一定范圍內(nèi)，使用歸一化方法，其表達(dá)式如下

式中， xi 是輸入數(shù)據(jù)， x i（p）ing 是平均值， x i（s）t 是標(biāo)準(zhǔn)差。

3.3實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析

實(shí)驗(yàn)使用 Pytorch 深度學(xué)習(xí)框架，訓(xùn)練時(shí)每個(gè)批次采用64個(gè)樣本，學(xué)習(xí)率為0.001，所有數(shù)據(jù)的訓(xùn)練輪數(shù)為100次，為消除隨機(jī)性，分別對(duì)每個(gè)遷移任務(wù)進(jìn)行五次測量取平均值得到最后的目標(biāo)域分類正確率。為了評(píng)估模型的性能，將本方法與其他5種常用算法進(jìn)行比較，診斷的平均結(jié)果及對(duì)比結(jié)果如表4、圖7所示。

由對(duì)比結(jié)果可知，診斷效果最差的是 DCORAL 方法，其平均識(shí)別正確率僅為85.03%，同時(shí)由標(biāo)準(zhǔn)差結(jié)果可以得知其準(zhǔn)確率波動(dòng)也是最大。而 DDC 、DANN 兩種方法只關(guān)注全局分布對(duì)齊，而未考慮標(biāo)簽分類輸出特征，導(dǎo)致忽略了子域分布對(duì)齊，平均識(shí)別正確率分別為93.08%和92.30%。

為進(jìn)一步驗(yàn)證所提方法的優(yōu)越性，本文對(duì)所有方法從每種狀態(tài)分類效果與特征樣本可視化兩個(gè)方面進(jìn)行對(duì)比與分析。

首先，通過同時(shí)計(jì)算6種方法在遷移任務(wù) B to A 的混淆矩陣，對(duì)比分析每個(gè)類別的分類精度，其結(jié)果如圖8所示。由結(jié)果對(duì)比可知，本文方法僅有23個(gè)錯(cuò)誤樣本，識(shí)別正確率為97.15%，明顯高于其它5種方法。

然后，進(jìn)一步隨機(jī)選擇遷移任務(wù) B to A ，利用 t-SNE 算法將6種方法處理后的源域與目標(biāo)域特征樣本進(jìn)行可視化，其效果如圖9所示。

由圖9a 可知，在 DCORAL 方法下，故障特征樣本存在嚴(yán)重的類別重疊問題，正確率偏低。從圖9b 可知，在 DDC 方法下，目標(biāo)域的正常特征樣本與滾動(dòng)體故障特征樣本有較多被錯(cuò)誤對(duì)齊到源域領(lǐng)域。從圖9d可以看出，雖然 DANN 方法使內(nèi)圈與外圈故障特征樣本域?qū)R效果較好，但是相較 DDC 方法仍沒有解決一些正常特征樣本與滾動(dòng)體特征樣本難以領(lǐng)域?qū)R錯(cuò)誤問題。而圖9c 、圖9e 對(duì)應(yīng)的兩種方法雖同時(shí)考慮全局對(duì)齊和子域分布對(duì)齊，但可以看出子域?qū)R效果不理想。通過圖9f 與其他結(jié)果對(duì)比可知，本文所提方法能更好地對(duì)齊源域與目標(biāo)域特征樣本，并且有效拉開不同類別之間的距離。

4 總結(jié)

針對(duì)不同轉(zhuǎn)速下軸承故障診斷任務(wù)，本文提出了基于領(lǐng)域自適應(yīng)的深度遷移學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)，該網(wǎng)絡(luò)首先結(jié)合 CNN 和 BiLSTM 建立領(lǐng)域共享特征提取網(wǎng)絡(luò)，有效提取了原始振動(dòng)信號(hào)的深層特征，同時(shí)在網(wǎng)絡(luò)損失函數(shù)中添加了 CORAL 損失和 JMMD 損失，用來縮小源域與目標(biāo)域特征分布差異。本文基于所提方法對(duì)江南大學(xué)軸承數(shù)據(jù)進(jìn)行狀態(tài)識(shí)別。結(jié)果表明，與其它5種領(lǐng)域自適應(yīng)常用方法相比，本文方法不僅可以較好地對(duì)齊全局分布，同時(shí)能夠有效地對(duì)齊同類別子域的分布，有效拉開各類別間距離，進(jìn)而更好地識(shí)別無標(biāo)簽?zāi)繕?biāo)域的故障類別，在不同轉(zhuǎn)速故障診斷中保持97.87%的平均識(shí)別準(zhǔn)確率。

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