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现有的无监督域自适应故障诊断方法大多只基于单一域信号实现,提取的故障信息不够全面。 只注重实现源域和目标
域特征的边缘分布对齐,忽略了样本的条件分布差异,限制了诊断精度的提升。 为克服以上问题,提出一种基于联合分布偏移
差异(joint distribution offset difference, JDOD)的跨域滚动轴承故障诊断方法。 使用两个结构一致的卷积神经网络(CNN)分别
提取信号的时域与频域特征,获取更完整的故障信息。 提出联合分布偏移差异,实现不同域特征的边缘分布对齐和条件分布对
齐。 在两个多工况轴承数据集上与多种先进方法展开对比实验,取得了 99%以上的平均诊断精度。 实验结果表明联合分布偏
移差异有效提升了跨域故障精度。 相似文献
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