基于域对抗迁移的变工况滚动轴承故障诊断模型.pptx
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基于域对抗迁移的变工况滚动轴承故障诊断模型.pptx
汇报人:CONTENTSPARTONEPARTTWO域对抗迁移学习的基本原理在故障诊断领域的应用对抗训练与模型迁移过程PARTTHREE滚动轴承的工作原理变工况下的故障表现传统故障诊断方法的局限性基于域对抗迁移的故障诊断模型的适用性PARTFOUR数据预处理与特征提取域分类器设计迁移学习策略选择模型训练与优化PARTFIVE实验数据集介绍实验设置与对比实验实验结果分析对抗迁移学习的效果评估PARTSIX模型的优势分析模型的局限性分析未来改进方向在实际应用中的注意事项汇报人:
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基于域对抗迁移的变工况滚动轴承故障诊断模型标题:基于域对抗迁移的变工况滚动轴承故障诊断模型摘要:随着工业化的快速发展,机械设备故障的诊断和预测变得至关重要。滚动轴承作为重要的机械传动部件,在机械设备中具有重要的作用。准确诊断滚动轴承的故障对于确保设备的正常运行和延长其寿命至关重要。然而,滚动轴承故障诊断面临着变工况的挑战,即实际工作环境的变化会导致故障特征的变化,使得现有的传统方法不再适用。本文提出了一种基于域对抗迁移的变工况滚动轴承故障诊断模型,以解决这一挑战。关键词:滚动轴承故障诊断;变工况;域对抗迁
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基于特征迁移学习的变工况下滚动轴承故障诊断方法基于特征迁移学习的变工况下滚动轴承故障诊断方法摘要:近年来,滚动轴承故障诊断在工业领域中变得越来越重要。由于工作环境的多变性,滚动轴承在不同工况下都可能会出现故障。然而,由于训练数据的不足和工况变化的复杂性,传统的故障诊断方法往往无法满足变工况下滚动轴承的准确诊断需求。为了克服这个问题,本文提出了一种基于特征迁移学习的变工况下滚动轴承故障诊断方法。通过利用已有工况下的训练数据和特征信息,将其迁移到新工况下进行故障诊断,从而提高诊断准确性和鲁棒性。实验结果表明,
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本发明公开了一种基于迁移卷积神经网络的滚动轴承跨工况故障检测方法。本发明首先利用滑动窗口技术进行数据切割,并对每个窗口的振动信号进行归一化处理。其次,搭建一维卷积神经网络模型与迁移卷积神经网络模型,一维卷积神经网络简单方便,训练参数少,能够满足故障检测领域实时性的需求;在源域训练数据训练一维卷积神经网络模型的基础上,使用MMD微调卷积网络特征提取模块,构造微调迁移卷积神经网络使得迁移卷积神经网络提取的特征具有域不变性,进而进行目标域数据的故障检测。本发明所使用的迁移卷积神经网络结构简单,训练速度快,且具有