基于孪生域对抗迁移学习的滚动轴承故障诊断方法 |
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引用本文: | 胡向东,杨希.基于孪生域对抗迁移学习的滚动轴承故障诊断方法[J].轴承,2023(7):79-86. |
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作者姓名: | 胡向东 杨希 |
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作者单位: | 重庆邮电大学自动化学院 |
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摘 要: | 针对多工况约束下滚动轴承故障诊断的难题,提出一种基于孪生域对抗迁移学习的滚动轴承故障诊断方法。首先,基于重采样扩充故障样本,通过降采样平衡正常样本,以防止样本不平衡带来的过拟合问题;然后,利用孪生神经网络对迁移学习特征提取的卷积层和池化层进行改进,应对故障样本稀缺问题,缩小不同工况下故障样本分布的差异,提高模型的泛化性;最后,基于公开和实测轴承故障数据集对算法进行全面性能评估。试验结果表明:孪生域对抗迁移学习(SDANN)对CWRU,MFPT和实测轴承数据集的诊断准确率及误差均值分别为(97.26±0.42)%,(95.18±0.28)%和(94.04±0.40)%,相比传统域对抗迁移学习(DANN)方法的平均准确率分别提高6.41%,12.5%和2.54%,误差均值分别降低1.16%,2.66%和0.43%,诊断时间分别加快1.39%,3.77%和9.95%;加入0和-10 dB噪声时,孪生域对抗迁移学习的诊断准确率最高仅降低1.63%;对CWRU与MFPT数据集跨域诊断时,孪生域对抗迁移学习的准确率及误差均值为(91.04±1.05)%;总体而言,孪生域对抗迁移学习对滚动轴承的故障...
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关 键 词: | 滚动轴承 故障诊断 域对抗迁移学习 孪生神经网络 |
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