文档名：一种改进自编码器的跨域轴承故障诊断
摘要：针对轴承故障诊断中特征提取困难、数据中含有大量噪声以及在单一工况数据下训练的模型无法在复杂工况下实现有效故障诊断的问题,提出了一种基于改进卷积稀疏自编码器(improvedconvolutionalsparseautoencoder,ICSAE)的变工况轴承故障诊断方法.首先,在卷积自编码中增加稀疏性约束条件,提高模型有效特征提取能力,并对于输入信号和重构信号的重构误差通过最大均值差异(MMD)结合均方误差(MSE)进行构建,提高模型的泛化能力和抗噪能力.然后,结合领域自适应方法,利用MMD损失减小两域特征分布差异,有效提高跨域诊断性能.使用CWRU数据集和JNU数据集验证所提方法在变工况下对于滚动轴承的故障诊断效果,结果表明在变工况迁移下,测试模型在CWRU数据集和JNU数据集的诊断准确率分别能达到99.81％和98.32％,提出的模型能够有效应对复杂工况下的滚动轴承故障诊断.
作者：董绍江 廖俊波 周存芳Author：DONGShaojiang LIAOJunbo ZHOUCunfang
作者单位：重庆交通大学机电与车辆工程学院,重庆400074
刊名：重庆理工大学学报 PKU
Journal：JournalofChongqingInstituteofTechnology
年，卷(期)：2023, 37(23)
分类号：TH133.3
关键词：轴承故障诊断 自动编码器 卷积神经网络 领域自适应
Keywords：bearingfaultdiagnosis autoencoder convolutionalneuralnetwork domainadaptive
机标分类号：TP391.1TH113.1S
在线出版日期：2024年3月1日
基金项目：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，重庆市高校创新研究群体一种改进自编码器的跨域轴承故障诊断[
期刊论文] 重庆理工大学学报--2023, 37(23)董绍江 廖俊波 周存芳针对轴承故障诊断中特征提取困难、数据中含有大量噪声以及在单一工况数据下训练的模型无法在复杂工况下实现有效故障诊断的问题,提出了一种基于改进卷积稀疏自编码器(improvedconvolutionalsparseautoencoder,ICSAE...参考文献和引证文献
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