基于子结构最优传输的跨工况轴承故障诊断方法

摘要：

针对不同工况条件下轴承振动数据分布不一致、源领域与目标领域自适应过程中适配不足或过度适配的难题,提出一种基于子结构最优传输的跨工况轴承故障诊断方法.通过小波变换提取轴承振动数据中的故障特征,构建故障样本集;再对源领域及目标领域轴承故障样本集进行聚类,生成源领域与目标领域故障样本数据的子结构,并自适应的对源领域数据子结构赋予不同权重,目标领域数据子结构赋予相同权重,完成对源领域数据子结构的映射;利用映射的源领域数据子结构及其所对应的标签,训练支持向量机模型并通过训练后的模型实现对目标工况轴承的故障诊断.将所提方法在机械综合故障模拟试验平台及凯斯西储大学轴承数据集上进行验证,并与传统机器学习及其他迁移学习方法进行对比,试验结果表明该方法的有效性与优越性.

关键词：故障诊断、子结构级匹配、迁移学习、跨工况

所属期刊栏目：42

分类号：TH17

资助基金：国家自然科学基金;广西自然科学基金项目;桂林电子科技大学研究生教育创新计划项目

在线出版日期：2023-04-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：273-280,332