[发明专利]一种基于深度对抗迁移网络的轴承故障诊断方法有效
| 申请号： | 202010019989.6 | 申请日： | 2020-01-09 |
| 公开（公告）号： | CN111060318B | 公开（公告）日： | 2021-12-28 |
| 发明（设计）人： | 王金瑞;韩宝坤;鲍怀谦;王明燕 | 申请（专利权）人： | 山东科技大学 |
| 主分类号： | G01M13/045 | 分类号： | G01M13/045;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 青岛智地领创专利代理有限公司 37252 | 代理人： | 陈海滨 |
| 地址： | 266590 山东*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度对抗迁移网络的轴承故障诊断方法，涉及旋转机械振动信号的故障诊断技术领域。该诊断方法首先获取轴承在不同工况下(不同转速、载荷)的振动频谱信号，以某一工况下有标签的数据为源域数据，其它工况下无标签的数据为目标域数据；然后建立基于生成对抗神经网络的深度对抗迁移模型进行数据训练，采用两个生成器作为源域与目标域的特征提取网络，Softmax交叉熵作为故障分类器，另外采用判别器为域判别网络，添加梯度反转层进行域判别训练；最后，采用剩余的目标域数据进行网络测试。本发明通过采用生成对抗神经网络的结构建立了深度对抗迁移模型，高效可靠的实现了不同工况下轴承的故障特征迁移学习和智能诊断。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 对抗 迁移 网络 轴承 故障诊断 方法 | ||
【主权项】：
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