迁移学习在机械设备智能诊断中的应用研究综述

摘要：

随着智能制造进程的加快与工业新质生产力的需求,机械设备的运行条件变得愈发严峻,作为保生产过程稳定运行的重要环节,设备的状态监测与故障诊断也变得愈发重要.实际生产中,设备的故障诊断常面临变工况、数据分布差异大、标签样本匮乏等问题的挑战,传统故障诊断方法在这些复杂环境下往往难以取得理想效果.迁移学习作为一种新兴技术,能够有效利用已有知识和数据,提升诊断性能.首先,分析了机械设备故障诊断的趋势,阐述了迁移学习的基本概念;其次,从基于参数的迁移学习,基于特征的迁移学习,基于实例的迁移学习以及领域自适应方法4个方面对现有的迁移诊断方法进行归纳分析;最后,总结了当前迁移学习研究中面临的问题,指出了迁移学习在机械故障诊断领域的发展趋势.本综述旨在帮助相关领域研究人员了解迁移学习的最新进展,促进迁移学习在机械设备诊断中的应用和发展.

关键词：机械设备、迁移学习、变工况、故障诊断、样本分布差异

所属期刊栏目：49

分类号：TH17

在线出版日期：2024-09-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共16页

页码：154-169