| 基于子领域自适应的变工况下滚动轴承故障诊断 |
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| 引用本文： | 董绍江,朱朋,裴雪武,李洋,胡小林.基于子领域自适应的变工况下滚动轴承故障诊断[J].吉林大学学报(工学版),2022,52(2):288-295. |
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| 作者姓名： | 董绍江 朱朋 裴雪武 李洋 胡小林 |
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| 作者单位： | 重庆交通大学机电与车辆工程学院,重庆400074,重庆工业大数据创新中心有限公司 重庆404100 |
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| 基金项目： | 重庆市高校创新研究群体项目;国家自然科学基金;重庆市科技创新领军人才支持计划项目;重庆市北碚区科学技术局技术创新与应用示范项目 |
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| 摘 要： | 针对变工况环境下采集到的滚动轴承振动数据特征分布不一致及待诊断样本标签较难获取的问题,提出了一种子领域自适应的深度迁移学习故障诊断方法.首先,为充分利用卷积神经网络图像特征提取能力,将滚动轴承振动信号采用连续小波变换生成图像数据集;其次,源域与目标域通用特征提取采用改进图像集预训练的ResNet-50网络结构,子领域自...
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| 关 键 词： | 故障诊断 滚动轴承 子领域自适应 变工况 残差网络 |
Fault diagnosis of rolling bearing under variable operating conditions based on subdomain adaptation |
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| DONG Shao-jiang,ZHU Peng,PEI Xue-wu,LI Yang,HU Xiao-lin.Fault diagnosis of rolling bearing under variable operating conditions based on subdomain adaptation[J].Journal of Jilin University:Eng and Technol Ed,2022,52(2):288-295. |
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| Authors: | DONG Shao-jiang ZHU Peng PEI Xue-wu LI Yang HU Xiao-lin |
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