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基于深度条件子域自适应网络的轴承跨域故障诊断研究
被引量：
4
1
作者
范永胜
丁雪
邓艾东
《动力工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第1期62-67,83,共7页
针对无监督跨域故障诊断领域存在标注数据不足、模型诊断精度低等问题,提出了一种新型深度条件子域自适应网络(DCSAN)。该网络将分类器预测的置信度映射到共享特征提取器所提取的特征中,以获得多模态映射特征,之后利用多核局部最大平均...
针对无监督跨域故障诊断领域存在标注数据不足、模型诊断精度低等问题,提出了一种新型深度条件子域自适应网络(DCSAN)。该网络将分类器预测的置信度映射到共享特征提取器所提取的特征中,以获得多模态映射特征,之后利用多核局部最大平均差异(MK-LMMD)度量不同域间多模态映射特征之间的距离。然后,通过最小化MK-LMMD和分类器损失函数,实现了源域和目标域相应子域分布的对齐。最后,在江南大学轴承数据集上对所提方法的可行性进行了验证。结果表明:在6个变工况迁移任务中,DCSAN模型的平均诊断准确率分别比深度适配网络(DAN)、域相关性对齐方法(D-CORAL)和基于对抗学习域适应方法(DANN)模型高出9.5百分点、8.0百分点和13.6百分点;所提DCSAN模型在子域对齐和跨域自适应故障诊断方面具有一定的有效性和优越性。
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关键词
无监督
条件子域自适应
变工况
故障诊断
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职称材料
题名
基于深度条件子域自适应网络的轴承跨域故障诊断研究
被引量：
4
1
作者
范永胜
丁雪
邓艾东
机构
国家能源集团江苏电力有限公司
大型发电装备安全运行与智能测控国家工程研究中心
东南大学能源与环境学院
出处
《动力工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第1期62-67,83,共7页
基金
江苏省重点研发计划资助项目(BE2020034)
江苏省碳达峰碳中和科技创新专项资金资助项目(BA2022214)。
文摘
针对无监督跨域故障诊断领域存在标注数据不足、模型诊断精度低等问题,提出了一种新型深度条件子域自适应网络(DCSAN)。该网络将分类器预测的置信度映射到共享特征提取器所提取的特征中,以获得多模态映射特征,之后利用多核局部最大平均差异(MK-LMMD)度量不同域间多模态映射特征之间的距离。然后,通过最小化MK-LMMD和分类器损失函数,实现了源域和目标域相应子域分布的对齐。最后,在江南大学轴承数据集上对所提方法的可行性进行了验证。结果表明:在6个变工况迁移任务中,DCSAN模型的平均诊断准确率分别比深度适配网络(DAN)、域相关性对齐方法(D-CORAL)和基于对抗学习域适应方法(DANN)模型高出9.5百分点、8.0百分点和13.6百分点;所提DCSAN模型在子域对齐和跨域自适应故障诊断方面具有一定的有效性和优越性。
关键词
无监督
条件子域自适应
变工况
故障诊断
Keywords
unsupervised
conditional subdomain adaptation
variable work conditions
fault diagnosis
分类号
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
基于深度条件子域自适应网络的轴承跨域故障诊断研究
范永胜
丁雪
邓艾东
《动力工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024
4
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