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面向变工况机械设备智能故障诊断的可解释三特征提取器迁移网络
1
作者
陈凯
丁传仓
+2 位作者
王报祥
黄伟国
朱忠奎
《振动工程学报》
北大核心
2025年第6期1232-1241,共10页
针对深度神经网络可解释性低及目前可解释网络无法实现跨域诊断的问题,提出了一种可解释三特征提取器迁移网络(interpretable triple feature extractor transfer network,ITFETN)。针对可解释性问题,建立了多层稀疏编码模型,推导了多...
针对深度神经网络可解释性低及目前可解释网络无法实现跨域诊断的问题,提出了一种可解释三特征提取器迁移网络(interpretable triple feature extractor transfer network,ITFETN)。针对可解释性问题,建立了多层稀疏编码模型,推导了多层稀疏编码模型的迭代求解算法,通过展开快速迭代软阈值算法,得到稀疏编码模型求解算法的等效网络形式,并将其作为特征提取器,形成具有可解释性的算法结构等效网络;针对跨域迁移诊断问题,构建了三特征提取器策略用于提取源域、目标域的共享特征以及各自的私有特征,并基于特征对抗思想设计了迁移诊断任务的损失函数用于ITFETN的有效训练,有效提取出源域和目标域中距离最小化的共享特征进行跨域诊断,实现可解释迁移诊断任务。试验结果表明,ITFETN在两个实例分析中的平均准确率和鲁棒性相较于对比方法均有所提升,能够有效实现具有可解释性的跨域诊断。
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关键词
智能故障诊断
可解释网络
迁移学习
稀疏编码
三特征提取器
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职称材料
题名
面向变工况机械设备智能故障诊断的可解释三特征提取器迁移网络
1
作者
陈凯
丁传仓
王报祥
黄伟国
朱忠奎
机构
苏州大学轨道交通学院
江苏省智慧城轨工程研究中心
出处
《振动工程学报》
北大核心
2025年第6期1232-1241,共10页
基金
国家自然科学基金资助项目(52205119,52275157,52405124)
江苏省自然科学基金资助项目(BK20220497)
江苏省智慧城轨工程研究中心开放课题(SDGC2414)。
文摘
针对深度神经网络可解释性低及目前可解释网络无法实现跨域诊断的问题,提出了一种可解释三特征提取器迁移网络(interpretable triple feature extractor transfer network,ITFETN)。针对可解释性问题,建立了多层稀疏编码模型,推导了多层稀疏编码模型的迭代求解算法,通过展开快速迭代软阈值算法,得到稀疏编码模型求解算法的等效网络形式,并将其作为特征提取器,形成具有可解释性的算法结构等效网络;针对跨域迁移诊断问题,构建了三特征提取器策略用于提取源域、目标域的共享特征以及各自的私有特征,并基于特征对抗思想设计了迁移诊断任务的损失函数用于ITFETN的有效训练,有效提取出源域和目标域中距离最小化的共享特征进行跨域诊断,实现可解释迁移诊断任务。试验结果表明,ITFETN在两个实例分析中的平均准确率和鲁棒性相较于对比方法均有所提升,能够有效实现具有可解释性的跨域诊断。
关键词
智能故障诊断
可解释网络
迁移学习
稀疏编码
三特征提取器
Keywords
intelligent fault diagnosis
interpretable network
transfer learning
sparse coding
triple feature extractor
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TH133 [机械工程—机械制造及自动化]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
面向变工况机械设备智能故障诊断的可解释三特征提取器迁移网络
陈凯
丁传仓
王报祥
黄伟国
朱忠奎
《振动工程学报》
北大核心
2025
0
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