[发明专利]基于多任务对抗判别域自适应的跨域故障诊断系统及方法

权利要求书

1.基于多任务对抗判别域自适应的跨域故障诊断系统，其特征在于，包括信号采集模块、信号处理模块、故障诊断模块和故障结果输出模块；所述信号采集模块用于采集实时信号数据并存储于数据库中，所述信号处理模块用于从数据库中调取信号数据并经过快速傅里叶变换后输入故障诊断模块；所述故障诊断模块包括特征生成器、差异鉴别器、领域鉴别器，

其中特征生成器用于从源域和目标域中挖掘输入信号的特征表示并生成特征图，且源域和目标域共享特征生成器的参数；领域鉴别器用于区分特征生成器提取的特征是来自源域还是来自目标域，通过博弈对齐两者的边缘特征分布；差异鉴别器包括两个分类器，用于检测远离源域特征的目标样本，以实现特征对齐；

所述特征生成器和领域鉴别器构成一个博弈，特征生成器从源域和目标域中挖掘输入信号的特征表示并欺骗领域鉴别器，领域鉴别器区分提取的特征是来自源域还是来自目标域，二者通过最小化域预测损失进行训练，当领域鉴别器无法判断特征生成器生成的特征来源时，实现了领域级分布对齐；所述特征生成器和差异鉴别器构成一个博弈，特征生成器通过训练来欺骗差异鉴别器，使得差异鉴别器无法鉴别两个分类器的输出差异，差异鉴别器通过最大化两个分类器的输出差异来检测模糊目标样本，从而进行类级对齐。

2.根据权利要求1所述的基于多任务对抗判别域自适应的跨域故障诊断系统，其特征在于，所述信号采集模块包括传感器、采样频率设置、采样数据传输及存储，其中在采样频率设置中，若轴承振动信号的最高频率为f，则采样频率为2f；在采样数据传输及存储中，传感器按设置好的采样频率向数据库输送实时信号数据；所述信号处理模块包括采样数据读取、快速傅里叶变换、数据输入，该模块用于从数据库中调取信号数据，经过快速傅里叶变换后输入故障诊断模块。

3.根据权利要求1所述的基于多任务对抗判别域自适应的跨域故障诊断系统，其特征在于，所述故障结果输出模块包括故障信号波形图显示、故障类型输出，用于将故障信号的波形进行突出显示，同时输出该波形的故障类型。

4.根据权利要求1所述的基于多任务对抗判别域自适应的跨域故障诊断系统，其特征在于，所述特征生成器包括若干个卷积-池化模块；领域鉴别器包括三个全连接层，其中每两层中间使用drop out和批归一化。

5.基于多任务对抗判别域自适应的跨域故障诊断方法，其特征在于，具体包括以下步骤：

步骤1、信号采集：首先将传感器实时数据按设置好的采样频率存储至信号数据库；

步骤2、信号处理：从信号数据库中提取数据并做快速傅里叶变换，将信号从时域转换到频域中进行表示后输入故障诊断模块；

步骤3、故障诊断：利用所输入的频域数据对特征生成器和两个分类器进行预训练，选择SGD优化算法进行训练以提取源域特征并正确分类源域样本；然后执行两个对齐子任务：

(1)执行子任务领域级对齐，其中训练领域鉴别器来区分提取的特征是来自源域还是来自目标域，训练特征生成器旨在匹配源域和目标域之间的分布并欺骗鉴别器，使其无法分辨特征来源；

(2)执行子任务类级对齐，其中两个分类器使用目标域数据训练最大化两者之间的分类差异，训练特征生成器使得生成的特征在两个分类器的输出结果相近，通过堆土机距离衡量两个分类器的输出结果，并通过度量损失将目标域数据的嵌入牵引到最近的聚类中心；

步骤4、故障输出：将目标域数据输入训练好的故障诊断模块，取两个分类器的平均分类结果作为最终的目标域故障诊断结果。