【摘 要】
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机械设备在运转时,不同状态下滚动轴承监测数据存在较大分布差异且难以获取带标签的数据,导致现有模型在跨工况条件下故障诊断准确率低.针对滚动轴承跨工况诊断难题,论文提出一种基于领域自适应的跨工况滚动轴承故障诊断方法,该方法首先提取振动信号故障敏感特征,并将其嵌入Grassmann流形空间,避免直接进行特征变换导致特征失真;其次利用动态分布对齐自适应调整源域和目标域分布差异,并通过增加类内散度正则化项最小化类内距离,增加类的可分性;最后,根据结构风险最小化原则建立域不变分类模型.在不同工况下的滚动轴承数据集上与
【机 构】
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河海大学力学与材料学院,安徽工业大学机械工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(11932006,U193420),安徽省高校自然科学研究重点项目(LJ2019A0092,KJ2019A0053),安徽工业大学青年基金(QZ201711)资助。
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机械设备在运转时,不同状态下滚动轴承监测数据存在较大分布差异且难以获取带标签的数据,导致现有模型在跨工况条件下故障诊断准确率低.针对滚动轴承跨工况诊断难题,论文提出一种基于领域自适应的跨工况滚动轴承故障诊断方法,该方法首先提取振动信号故障敏感特征,并将其嵌入Grassmann流形空间,避免直接进行特征变换导致特征失真;其次利用动态分布对齐自适应调整源域和目标域分布差异,并通过增加类内散度正则化项最小化类内距离,增加类的可分性;最后,根据结构风险最小化原则建立域不变分类模型.在不同工况下的滚动轴承数据集上与
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