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| 变工况下轴承故障的残差对抗网络诊断方法 | |
| 引用本文： | 洪晓翠,段礼祥,徐继威,付强.变工况下轴承故障的残差对抗网络诊断方法[J].石油机械,2022(5):32-42. |
| 作者姓名： | 洪晓翠 段礼祥 徐继威 付强 |
| 摘 要： | 实际工程中传统的以恒定转速和平稳信号为前提的故障诊断方法难以有效提取故障特征,为此,将深度学习中的残差网络(ResNet)与迁移学习中的领域对抗网络(DANN)相结合,提出一种深度迁移方法——残差对抗网络(RANN).RANN采用滑窗取样策略从原始振动信号中截取故障样本,构建了包含特征提取器、故障分类器和领域判别器的残... |
| 关 键 词： | 残差对抗网络 故障诊断 迁移学习 信号融合 滚动轴承 变工况 |