基于迁移学习的小样本齿轮箱故障诊断方法

实际工程场景中齿轮箱受工况、环境等因素影响,数据难以满足特征分布相同、训练数据充足等条件,如何在变工况情况下对齿轮故障进行诊断是故障诊断领域一大难点。为此,提出了一种结合Logistic混沌麻雀搜索优化算法(LSSA)与深度置信网络(DBN)的智能故障诊断方法,即LSSADBN。首先,将时域振动信号进行快速傅里叶变换(FFT)转换为频域信号作为训练数据集,运用Logistic混沌映射对SSA种群进行初始化,采用LSSA方法对训练数据集进行DBN结构寻优;使用最优结构DBN对源域训练集进行预训练,并加入少量目标域样本用于反向权重调优,最终实现在小样本情况下对目标域齿轮箱健康状况的准确识别。实验对比结果证明,LSSADBN方法在模型调优阶段具有更快的收敛速度,且针对不同的目标域进行迁移时都具备较高的准确率,LSSADBN方法的研究对小样本情况下的齿轮箱故障诊断具有一定的应用价值。