[发明专利]一种基于敏感特征迁移学习的轴承故障诊断方法有效
| 申请号： | 202010841331.3 | 申请日： | 2020-08-20 |
| 公开（公告）号： | CN112229632B | 公开（公告）日： | 2021-08-17 |
| 发明（设计）人： | 俞啸;吴传龙;刘诗源;任晓红;董飞 | 申请（专利权）人： | 中国矿业大学 |
| 主分类号： | G01M13/045 | 分类号： | G01M13/045;G06K9/62 |
| 代理公司： | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人： | 朱小兵 |
| 地址： | 221116 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于敏感特征迁移学习的轴承故障诊断方法，属于故障诊断技术领域，具体包含采用双树复小波包变换DTCWPT对轴承振动信号分析，构建原始特征集，其次，使用故障敏感特征选取方法FSFCC,选取敏感特集，然后，提出一种改进TCA的特征迁移学习方法MTCA，处理有标签源域数据集与无标签目标域数据集，输出低维特征集。最后构建轴承故障诊断模型OFS‑FSFCC‑MTCA‑SVM。本发明实施结果表明所提出的MTCA方法能够有效降低不同域间分布差异，增强域数据的判别性能，提高使用源域数据训练的故障诊断模型的域适应能力，使故障诊断模型在不同工况下的故障诊断能够取得理想的性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 敏感 特征 迁移 学习 轴承 故障诊断 方法 | ||
【主权项】：
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