【摘 要】
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旋转机械复合故障与单一故障样本间相关性高易造成错分类,且旋转机械转速往往不同,进一步加剧了旋转机械复合故障诊断的难度.针对上述问题,提出一维深度子领域适配的不同转速
【机 构】
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重庆交通大学交通工程应用机器人重庆市工程实验室 重庆 400074;内燃机可靠性国家重点实验室 山东 261061
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旋转机械复合故障与单一故障样本间相关性高易造成错分类,且旋转机械转速往往不同,进一步加剧了旋转机械复合故障诊断的难度.针对上述问题,提出一维深度子领域适配的不同转速下旋转机械复合故障诊断方法.首先,以旋转机械复合故障的频域信号作为网络的输入,最大程度保留信号特征;其次,搭建领域共享的一维卷积神经网络,对不同转速下旋转机械复合故障的频域信号特征进行学习;然后,添加局部最大均值差异形成子领域适配层,对齐每对子领域分布以避免单一故障和复合故障的特征混合,并通过最小化局部最大均值差异值缩小两域子领域特征分布差异,以减少不同转速所带来的干扰;最后,在子领域适配层后添加softmax分类层,实现对目标数据的故障状态识别.通过不同转速旋转机械复合故障诊断实验证明了所提方法的有效性.
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