基于深度特征選取的旋轉機械跨域故障診斷*

何財林,費國華,朱 堅,董 飛,宋俊材

（1.浙江工業職業技術學院 機電工程學院,浙江 紹興 312099;2.嘉興技師學院,浙江 嘉興 314001;3.杭州第一技師學院,浙江 杭州 310023;4.安徽大學 互聯網學院,安徽 合肥 230039）

0 引 言

旋轉機械作為現代工業中的核心設備之一,常在惡劣工作環境和復雜工況下長時間工作,相關部件易受損,一旦發生故障,將嚴重影響正常的工業生產,并可能造成巨大損失[1]。

近年來,基于數據驅動的故障診斷逐漸成為保障設備安全運行的研究熱點。針對實際工業中的旋轉機械,如何從數據中挖掘有效信息,高效、準確地識別變工況下機械故障狀態,成為當前研究難點之一[2]。

隨著機器學習等一系列人工智能方法的快速發展,數據驅動的故障診斷方法中,基于人工智能的故障診斷方法逐漸成為研究熱點[3,4]。

當前,深度學習方法憑借其強大的隱藏特征挖掘能力,受到許多研究者的關注和研究。例如,金江濤等人[5]提出了一種低維抽象特征提取方法,再結合長短期記憶網絡和支持向量機,訓練了故障診斷模型,提高了模型的收斂速率;但該研究未考慮變工況帶來的數據分布差異對模型泛化性能的影響。趙志宏等人[6]提出了一種采用多任務深度學習方法,以此來增強模型的故障特征提取能力,進而提高故障診斷的準確率。任勝杰等人[7]提出了利用時頻分析方法常數Q變換提取信號時頻譜圖,再輸入深度網絡,完成不同負載以及含噪情況下的故障識別;但是該模型未充分考慮不同負載下故障樣本間分布差異。HE Z等人[8]提出了在少量樣本情況下,預訓練深度多小波自編碼器網絡,再進行深度模型遷移,完成了對新樣本的故障識別。MAO W等人[9]提出了將特征樣本的判別信息引入深度自編碼器網絡的訓練,以獲取更有益于故障識別的深度特征。

雖然上述基于深度學習的故障診斷方法獲得了許多研究成果,但將其應用于實際工業場景中的旋轉機械時,仍面臨兩方面問題[10]:（1）缺少足量的有標簽故障樣本;（2）不同工況下,相同故障類別下的樣本存在分布差異,而大多數基于深度學習的模型是在訓練樣本與測試樣本同分布情況下訓練獲得,因此,導致故障診斷模型對不同工況下樣本的故障識別效果不佳。

針對上述問題,遷移學習方法在近年來逐漸受到了研究人員的關注。它能夠通過從已有領域（源域:已有工況下帶標簽故障樣本）挖掘學習知識和訓練故障診斷模型,對來自不同領域（目標域:其他工況下無標簽故障樣本）的故障樣本進行識別分類[11]。

張西寧等人[12]提出了一種利用有限的源域樣本預訓練的深度卷積網絡,再進行模型微調,遷移至目標域,一定程度上克服了缺乏足量有標簽樣本的問題,完成了對不同工況下軸承故障進行診斷的目標。LIU S等人[13]提出了一種基于敏感特征遷移學習和局部最大邊界判別的故障診斷方法,完成了變工況下軸承狀態識別的目的。LEI P等人[14]提出了一種基于自適應流形概率分布的遷移故障診斷方法,通過對源域和目標域數據分布對齊的方式,完成了對目標域的自適應和跨域故障診斷。

雖然,上述文獻中實現了遷移學習方法在旋轉機械中的應用,但其更多地關注于模型的遷移或者減小域間分布差異,缺乏對所提取特征的域不變性和判別性能的綜合考慮,而這些性能對于提高模型跨域故障診斷的有效性與泛化能力有重要影響[15]。

基于上述背景,筆者提出一種新的面向實際工業場景的跨域故障診斷方法,即使用特征選取方法對深度特征進行域不變性和類別區分度的量化評估,選取域不變性和類別區分度好的特征作為可遷移特征;改進聯合分布適應進行特征遷移學習,降低源域和目標域間分布差異;最后利用遷移學習后的深度特征訓練跨域模式識別分類器,以實現跨域故障診斷。

1 基于深度自編碼器的特征提取

1.1 深度自編碼器（DAE）

自編碼器是一種能夠從無標簽樣本中提取隱藏特征的神經網絡,包括編碼和解碼兩個部分。輸入無標簽樣本時,會經編碼層映射變換到隱藏層,隱藏層再經解碼層映射變換得到重構輸出層。

一個自編碼器網絡如圖1所示。

其隱藏層由下式計算獲得:

hn=fact（W·x+b）

（1）

式中:fact—激活函數;W—編碼權重矩陣;b—偏移向量。

隱藏層通過如下表達式映射變換得到解碼層:

zm=fact（W′·hn+b′）

（2）

式中:W′—解碼權重矩陣;b′—偏移向量。

自編碼器網絡以最小化重構誤差為優化目標,獲得網絡的參數θ={W,b,W′,b′}。

優化目標的表達式如下:

（3）

在自編碼器的基礎上,通過多個自編碼器網絡的堆疊,即前一個自編碼器網絡的隱藏層作為下一個自編碼器網絡的輸入層,可獲得深度自編碼器網絡。利用這種堆疊方式構建的深度網絡,能夠進一步提高模型的深度特征提取能力,進而挖掘出更好的深度特征用于故障模式識別與分類。

一個深度自編碼器網絡如圖2所示。

1.2 深度特征提取

圖2中,深度自編碼器網絡中包含多個自編碼器子網絡,每一層自編碼器網絡的隱藏層作為下一層自編碼器網絡的輸入層,如此堆疊多層,可從最后一層自編碼器網絡獲得深度特征。

鑒于深度學習網絡強大的隱藏特征提取能力,為獲取更多的深層特征用于故障模式識別[16],筆者分別采用不同激活函數下的深度自編碼器網絡進行深度特征提取,構建深度特征池（deep feature pool, DFP）。

深度特征池的構建如圖3所示。

激活函數如表1所示。

筆者采用表1中5種激活函數構建5個深度自編碼器網絡,原始信號經每個深度自編碼器網絡提取出一個深度特征集,最后將所有深度自編碼器網絡提取出的深度特征集融合為一個特征池,用于后續的特征可遷移性評估。

表1 激活函數

2 面向跨域診斷的深度特征選取

2.1 K-means

K-means是一種經典的聚類算法,該算法調整的蘭德指數（adjust rand index, ARI）不僅可以對數據聚類結果進行評價,還能夠對不同類數據間的相似度進行評估。

給定一組樣本X={x1,x2,…,xN},Y={y1,y2,…,yN}為樣本X經聚類分析后得到的類別,C={c1,c2,…,cN}為X的真實類別,則調整蘭德指數的表達式如下:

（4）

式中:a—Y和C中同屬于一類的樣本數;b—C中同屬一類而在Y中不屬一類的樣本數;c—C中不屬一類而在Y中同屬一類的樣本數;d—在Y和C中均不屬一類的樣本數。

因此,調整蘭德指數能夠用于評估特征的在不同類別樣本間的區分度,調整蘭德指數值越大,表明該特征的類別區分度越高,越有益于分類。

2.2 多核最大均值差異（MK-MMD）

目前,最大均值差異是被廣泛用于遷移學習中度量不同域間數據分布差異的方法。給定兩個概率分布不同的數據樣本DS={x1,x2,…,xnS}（源域）和DT={y1,y2,…,ynT}（目標域）,樣本數分別為nS和nT。

該兩個數據樣本間邊緣概率分布的最大均值差異為:

（5）

式中:H—再生核Hilbert空間;φ—H中的非線性映射函數。

兩個數據樣本間條件概率分布的最大均值差異為:

（6）

式中:C—樣本的類別數。

根據相關研究結果,多個不同內核混合的最大均值差異,能夠提高遷移學習模型的自適應效率。因此,筆者將式（5,6）中的H采用不同的內核,多個內核的Hk為:

（7）

式中:K—內核總數;kθi—帶寬為θi的高斯核。

2.3 基于ARI與MK-MMD的遷移特征選取

為從深度特征池中選取更有益于遷移學習的深度特征,筆者提出一種面向遷移學習的深度特征選取方法（transferred features selection based on ARI and MK-MMD, TFSAM）,從兩種角度對深度特征進行量化評估:特征的判別性能和域不變性。

首先,筆者利用K-means算法對由源域數據訓練得到的各深度特征樣本進行聚類分析,獲得各特征的調整蘭德指數指標,調整蘭德指數值越大,表明該深度特征的類別區分度越好,有益于分類;

然后,計算源域和目標域中正常狀態下的特征樣本間多核最大均值差異,對特征跨不同域時的不變性進行量化,多核最大均值差異越小,表明特征的域不變性越好;

最后,基于前兩步獲得的調整蘭德指數與多核最大均值差異,構建深度特征可遷移性指標,量化各特征的可遷移性,可遷移性指標值越大,則可遷移性越好。

筆者將基于各深度特征的可遷移性指標值,從深度特征池中選取一定數據的深度特征,重構訓練特征集,進行特征遷移學習,用于跨域故障診斷。

TFSAM的步驟概述如下:

（8）

利用K-measn算法獲得各特征樣本的調整蘭德指數值,M種特征的調整蘭德指數值值構建一個序列,即:

ARI={ari（1）,ari（2）,…,ari（M）}

（9）

（2）基于多核最大均值差異的特征跨域不變性評估。基于DS和DT中的在設備正常狀態下提取的特征樣本,計算特征在這兩個域之間的多核最大均值差異值,量化該特征的跨域不變性。

基于式（5）,可得到M個特征的多核最大均值差異值序列:

MKMMD={mkmmd（1）,mkmmd（2）,…,mkmmd（M）}

（10）

（3）構建特征可選性的量化指標,即ARI與MK-MMD比（ratio of ARI and MK-MMD,RAM）。

為從兩種角度對深度特征進行量化評估,綜合考慮特征的判別性能和域不變性能,筆者提出一種新的特征可選性量化指標RAM,其表達式如下:

（11）

因此,可得到包含M個特征的RAM值的序列為:

{ram（1）,ram（2）,…,ram（M）}

（12）

筆者認為,RAM值越大的,表明特征的類別區分度好,即判別性能高,同時其在不同工況下的分布差異小,即跨域不變性好。因此,RAM值大的特征,其用于后續遷移學習的價值越高,更有利于提高遷移學習效果,訓練出的故障模式識別分類器的跨域識別分類性能越好。

最后,筆者對M種特征的RAM值進行大小排序,選取RAM值大的特征用于下一步的特征遷移學習。

3 基于DFS與TL的跨域故障診斷

3.1 聯合分布適應（JDA）

聯合分布適應是一種基于特征的遷移學習方法。該方法針對經典的遷移學習方法遷移成分分析（transfer component analysis, TCA）,僅考慮了不同域數據間邊緣概率分布的不足,將條件概率分布引入度量數據間分布差異,擴展了非參數最大均值差異來實現同時度量邊緣分布和條件分布的差異。該方法概述如下:

給定有標簽的源域數據DS={（x1,y1）,…,（xnS,ynS）}和無標簽的目標域數據DT={（xnS+1）,…,（xnS+nT）},假設兩個域數據集的邊緣概率分布與條件概率分布均不相等,即PS（xS）≠PT（xT）和QS（yS|xS）≠QS（yT|xT）。

聯合分布適應算法的目標是:基于DS和DT樣本學習得到一個映射變換A,源域與目標域樣本經A映射變換后的數據的邊緣概率與條件概率分布差異盡可能減小。

這兩種分布差異的度量表達式如下:

（13）

式中:M0—最大均值差異矩陣,表達式如下:

（14）

ATxS與ATxT間的條件概率分布的最大均值差異距離為:

（15）

Mc的表達式如下:

（16）

聯合分布適應的總優化目標為:

（17）

3.2 改進聯合分布適應（IJDA）

雖然聯合分布適應同時將邊緣概率和條件概率分布引入到降低不同域樣本間分布差異過程中,提高遷移學習后模型跨域故障診斷的性能,但是,聯合分布適應則忽視了不同數據樣本分別在這兩種分布上的差異有所不同,有的數據應更多考慮邊緣概率分布差異,而有的數據卻更應考慮條件概率分布,對此,筆者提出一種改進聯合分布適應。

相比于聯合分布適應,改進聯合分布適應有兩方面改進:（1）平衡考慮邊緣概率與條件概率分布,在優化目標中引入平衡因子,實現對兩種分布適應的調節;（2）為進一步提高遷移學習的效果與自適應效率,采用多核最大均值差異作為數據分布差異的度量方法。

因此,在式（17）基礎上進行修改,筆者得到改進聯合分布適應的優化目標為:

s.t.ATXHXTA=I

（18）

式中,α—平衡因子,α∈[0,1],根據人工經驗確定數值。

3.3 基于TFSAM與IJDA的跨域故障診斷方法

在基于深度自編碼器的特征提取,面向跨域診斷的深度特征選取以及改進聯合分布適應的基礎上,基于TFSAM與IJDA的跨域故障診斷（cross-domain fault diagnosis based on TFSAM and IJDA, CDFD-TFSAM-IJDA）,筆者提出一種面向實際工業場景中的旋轉機械故障診斷方法,。

基于TFSAM與改進聯合分布適應的跨域故障診斷方法如圖4所示。

該方法包括如下4個步驟:

（1）針對采集自不同工況下的原始振動信號,采用不同激活函數下的深度自編碼器網絡進行深度特征提取,構建深度特征池;

（2）面向跨域診斷的深度特征選取。分別采用K-means聚類算法和多核最大均值差異對深度特征池中各特征進行類別區分度和跨域不變性的量化評估,K-means算法處理源域有標簽特征數據獲得各特征的調整蘭德指數值,再基于源域和目標域中正常狀態故障特征數據,計算各特征在源域和目標域間的多核最大均值差異,基于特征的調整蘭德指數與多核最大均值差異,構建深度特征可選性指標,選取有利于后續特征遷移學習的深度特征;

（3）特征遷移學習?；诠P者提出的改進聯合分布適應,對源域和目標域特征集進行遷移學習,降低域間分布差異,獲得遷移學習后的訓練集與測試集,用于后續的故障模式識別分類器訓練與測試;

（4）訓練故障模式識別分類器并輸出結果?；诘冢?）步獲得的源域和目標域特征集,利用源域特征集訓練經典模式識別分類器（主要有:支持向量機SVM、K近鄰KNN或隨機森林RF等）,最后采用訓練后分類器對目標域測試特征集進行故障模式識別與分類,輸出跨域故障診斷結果。

4 實驗驗證

為驗證筆者提出的跨域故障診斷方法CDFD-TFSAM-IJDA的有效性與適應性,筆者基于SQI-MFS機械綜合故障模擬實驗臺,采集不同轉速情況下的軸承和電機振動信號。

4.1 軸承跨域故障診斷實驗

4.1.1 實驗數據

筆者分別采集1 200 r/min和1 800 r/min轉速下的軸承振動信號作為故障診斷實驗樣本,設置3種故障類型和3種故障尺寸,加上正常狀態下的軸承振動信號,共計10種狀態下的軸承振動信號樣本。

在每種狀態下,筆者利用高速采集卡以16 kHz采樣頻率采集90組樣本,每組樣本包含3 000個數據點。

基于上述采集樣本,筆者設置兩個跨域故障診斷任務:（1）隨機抽取1 200 r/min下的30組數據樣本作為源域,隨機抽取1 800 r/min下的60組數據樣本作為目標域,訓練跨域故障診斷模型實現對目標域的故障識別與分類;（2）隨機抽取1 800 r/min下的30組數據樣本作為源域,隨機抽取1 200 r/min下的60組數據樣本作為目標域。

這兩個任務的實驗數據集,即軸承跨域故障診斷實驗數據集,如表2所示。

表2 軸承跨域故障診斷實驗數據集

筆者開展故障診斷實驗的裝置,即SQI-MFS機械綜合故障模擬實驗臺,如圖5所示。

4.1.2 實驗結果分析

根據筆者提出的CDFD-TFSAM-IJDA跨域故障診斷方法,首先將原始振動信號作為輸入,采用不同激活函數下的深度自編碼器網絡進行深度特征提取,構建深度特征池。

筆者利用深度自編碼器網絡提取深度特征池所采用的激活函數,以及深度自編碼器網絡參數,如表3所示。

筆者將第三層隱藏層作為深度特征構建深度特征池,5個深度自編碼器網絡,共獲得500個深度特征?；诘冢?）步獲得的深度特征池,再采用TFSAM特征選取方法,對各深度特征進行可遷移性量化評估,獲得深度特征可選性指標,再基于該指標選取深度特征構建特征子集,用于后續的特征遷移學習和跨域故障診斷分類器訓練;經第（2）步驟選取可遷移性高的深度特征后,再對源域和目標域特征進行遷移學習,降低域間分布差異。最后將遷移學習后的源域特征集用于訓練跨域故障模式識別分類器,對目標域進行故障模式識別與分類。

表3 深度自編碼器網絡參數

為進一步驗證筆者提出的TFSAM與IJDA方法的有效性,筆者選擇經典的機器學習分類器（SVM,KKNN,RF,SoftMax分類器）和遷移學習方法遷移成分分析,聯合分布適應,改進聯合分布適應,構建設置多個對比模型,進行了跨域故障診斷性能對比。

對比故障診斷模型如表4所示。

表4 對比故障診斷模型

設置這些對比模型的目的是:

（1）傳統機器學習分類器構建的模型與基于深度特征選取和遷移學習構建的模型之間對比,驗證跨域故障診斷情況下,后者更具優勢,能夠取得理想的故障診斷準確率;

（2）僅使用經典遷移學習方法構建的故障診斷模型與基于深度特征選取和遷移學習構建的模型之間進行對比以驗證筆者提出的面向跨域診斷的深度特征選取方法的有效性,說明原始的高維深度特征池中,存在大量冗余和干擾特征,選取出判別性能和域不變性好的特征進行遷移學習,更能發揮遷移學習在降低不同域間分布差異的能力,提高模型跨域故障診斷的性能。

在表4模型中,DFP-SVM模型表示源域的深度特征池中所有特征輸入SVM分類器,訓練故障診斷模型,再對目標域深度特征池進行模式識別與分類。DFP-TCA表示深度特征池直接經過TCA算法進行特征遷移學習,然后再輸入SVM分類器,訓練跨域故障診斷模型。DFP-TFSAM-JDA表示深度特征池經TFSAM方法進行特征選取后,將選取的特征子集再經聯合分布適應方法進行遷移學習,最后再輸入SVM訓練跨域故障診斷模型,其余結合了遷移學習的故障診斷模型均采用SVM作為最后的模式識別分類器。

對比模型的跨域故障診斷結果如圖6所示。

從圖6中能夠看出:筆者提出的CDFD-TFSAM-IJDA故障診斷方法取得的跨域故障診斷結果最優,在任務1和任務2下的取得的最大故障診斷準確率分別可達92.92%（基于特征可選性指標值降序排列選取232個特征）和95.42%（選取210個特征）;

其他模型的最大故障診斷準確率分別為:DFP-SVM（任務1:70.33%,任務2:75.67%）,DFP-KNN（任務1:68.17%,任務2:73.33%）,DFP-SoftMax（任務1:62.33%,任務2:64.67%）,DFP-RF（任務1:69.67%,任務2:76.33%）,DFP-TCA（任務1:56.83%,任務2:61.30%）,DFP-JDA（任務1:60.00%,任務2:65.50%）,DFP-IJDA（任務1:66.00%,任務2:69.67%）。

基于深度特征選取與特征遷移學習的模型故障診斷結果,如表5所示。

表5 基于深度特征選取與特征遷移學習的模型故障診斷結果

表5所示為遷移學習方法TCA,JDA,IJDA與特征選取方法TFSAM結合的故障診斷模型的實驗結果。表5中實驗結果表明:當筆者選取合適數量的深度特征后,再結合特征遷移學習方法TCA,JDA和IJDA,能夠明顯提高故障診斷準確率。CDFD-TFSAM-IJDA模型在筆者選取200個深度特征時,任務1和2的故障診斷準確率分別可達90.33%和94.17%,明顯高于DFP-IJDA模型的66.00%和69.67%;同樣,DFP-TFSAM-TCA和DFP-TFSAM-JDA模型也是在筆者選取合適數量特征時,故障診斷結果得到明顯提升。DFP-TFSAM-TCA模型在筆者選取250個深度特征時,任務1和2的故障診斷結果分別為82.50%和80.17%,分別比DFP-TCA模型高25.67%和19.4%。DFP-TFSAM-JDA模型在筆者選取200個深度特征時,任務1和2的故障診斷結果分別為85.00%和87.67%,分別比DFP-JDA模型高25.00%和22.17%。

基于上述實驗結果分析,總結如下:

（1）筆者所提出的跨域故障診斷方法CDFD-TFSAM-IJDA在筆者選取合適數量的深度特征時,能夠取得理想的故障診斷結果,任務1和2的最大故障診斷準確率分別可達92.92%和95.42%,明顯高于其他對比模型;

（2）筆者提出的面向跨域診斷的深度特征選取方法TFSAM,與特征遷移學習方法相結合,能夠明顯提升模型跨域故障診斷的性能,表明TFSAM方法選取出的類別區分度和域不變性高的特征能夠更有利于遷移學習的深度特征,提高跨域診斷精度;

（3）筆者提出的IJDA特征遷移學習方法,與經典的TCA和JDA相比,其降低域間分布差異的能力更優,DFP-IJDA模型的最大故障診斷準確率高于DFP-TCA和DFP-JDA模型。

4.2 電機跨域故障診斷實驗

4.2.1 實驗數據

為驗證筆者提出的CDFD-TFSAM-IJDA方法的有效性和適應性,筆者還采用不同工況下電機故障振動信號,開展了跨域故障診斷實驗。

4種故障電機（轉子斷條故障,繞組故障,轉子彎曲故障,單相電壓不平衡故障）如圖7所示[17]。

筆者在圖5所示的試驗平臺上采集振動信號,設置1 200 r/min和1 800 r/min兩種轉速,利用高速信號采集卡以16 kHz采樣頻率采集安裝于電機驅動端的加速度傳感器信號。因此,筆者分別采集兩種工況下5種電機狀態振動信號,每種狀態采集90組信號,每組信號樣本包含3 000個數據點。

基于上述采集樣本,與軸承故障診斷實驗設置類似,電機故障診斷也設置兩個跨域故障診斷任務:（1）隨機抽取1 200 r/min下的30組數據樣本作為源域,隨機抽取1 800 r/min下的60組數據樣本作為目標域;（2）隨機抽取1 800 r/min下的30組數據樣本作為源域,隨機抽取1 200 r/min下的60組數據樣本作為目標域。

電機跨域故障診斷實驗數據集如表6所示。

表6 電機跨域故障診斷實驗數據集

4.2.2 實驗結果分析

筆者基于CDFD-TFSAM-IJDA方法開展電機跨域故障診斷實驗分析,實驗步驟與上述步驟相同。

首先,筆者將原始振動信號作為輸入數據,采用5種激活函數（表1）下的深度自編碼器網絡進行深度特征提取,構建包含500個深度特征的深度特征池;然后,采用TFSAM特征選取方法進行特征選取,選取類別區分度和域不變性高的深度特征,用于后續的特征遷移學習和跨域故障診斷分類器訓練（特征遷移學習是利用IJDA來降低源域和目標域間分布差異）;最后,將遷移學習后的源域特征集用于訓練跨域故障模式識別分類器,對目標域進行故障模式識別與分類。

對比模型的跨域故障診斷結果如圖8所示。

根據圖8中的對比結果可知:

CDFD-TFSAM-IJDA故障診斷方法取得的跨域故障診斷結果最優,在任務1和任務2下的取得的最大故障診斷準確率分別可達85.50%（選取185個特征）和88.67%（選取197個特征）。其他模型的最大故障診斷準確率分別為:DFP-SVM（任務1:50.33%,任務2:57.67%）,DFP-KNN（任務1:46.33%,任務2:51.00%）,DFP-Softmax（任務1:49.67%,任務2:54.67%）,DFP-RF（任務1:48.00%,任務2:54.33%）,DFP-TCA（任務1:60.33%,任務2:69.67%）,DFP-JDA（任務1:66.00%,任務2:72.50%）,DFP-IJDA（任務1:73.00%,任務2:76.67%）。DFP-TFSAM-TCA和DFP-TFSAM-JDA模型在任務1和2下的最大故障診斷準確率高于DFP-TCA和DFP-JDA模型。

上述實驗結果進一步驗證了:

（1）跨域故障診斷方法CDFD-TFSAM-IJDA的有效性與優越性,筆者選取合適數量的深度特征時,能夠取得明顯優于其他模型的跨域故障診斷性能;

（2）深度特征選取方法TFSAM的有效性;

（3）IJDA特征遷移學習方法,與經典的TCA和JDA相比,其降低域間分布差異的能力更優。

5 結束語

為了解決實際工業場景中,對旋轉機械進行故障診斷時存在的標簽故障樣本不足和數據分布差異問題,筆者提出了一種面向實際工業場景中的旋轉機械故障診斷方法,其基于TFSAM與改進聯合分布適應的跨域故障診斷方法（CDFD-TFSAM-IJDA）。該方法包含4個步驟:基于深度自編碼器的特征提取,面向跨域故障診斷的特征選取,特征遷移學習和故障模式識別分類器訓練。為驗證CDFD-TFSAM-IJDA方法的有效性與適應性,筆者采用SQI-MFS機械綜合故障模擬試驗臺開展了軸承和電機跨域故障診斷實驗。

研究結果表明:

（1）筆者所提出的跨域故障診斷方法CDFD-TFSAM-IJDA在筆者選取合適數量的深度特征時,能夠取得理想的故障診斷結果,最大故障診斷準確率明顯高于其他對比模型;

（2）筆者提出的面向跨域診斷的深度特征選取方法TFSAM,與特征遷移學習方法相結合,能夠明顯提升模型跨域故障診斷的性能,表明TFSAM方法選取出的類別區分度和域不變性高的特征能夠更有利于特征遷移學習,提高跨域診斷精度;

（3）與經典的TCA和JDA相比,筆者提出的IJDA特征遷移學習方法降低域間分布差異的能力更優,使用了IJDA的故障診斷模型的最大故障診斷準確率高于DFP-TCA和DFP-JDA模型。

下一步工作中,筆者將在當前研究的故障診斷方法基礎上,開展針對不同設備中的軸承和電機的跨域故障診斷研究,以及更復雜工況下的故障診斷。