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针对滚动轴承目标域数据中额外故障状态样本影响其故障诊断精度的问题,提出了采用深度迁移学习与自适应加权的滚动轴承故障诊断方法。建立特征提取模块,利用深度卷积神经网络将轴承样本映射到高维特征空间;利用迁移学习思想设计加权领域鉴别器,对样本进行自适应加权,并通过在特征空间的对抗训练,增大目标域与源域共有健康状态样本的领域相似性,抑制目标域额外故障状态样本与源域样本的领域相似性增强;依据样本权重,度量目标域与源域样本的相似性,设定阈值将目标域额外故障状态样本标记为未知故障;将源域故障诊断知识迁移到目标域共有健康状态样本的故障识别中。利用齿轮箱轴承数据、凯斯西储大学滚动轴承数据和机车轮对轴承数据对提出的方法进行验证,结果表明:所提方法在3个数据集上均达到89%以上的诊断精度,而对比方法的诊断精度均低于80%。所提方法能够克服额外故障状态样本的影响,有效实现滚动轴承故障诊断。 相似文献
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在物理教学大綱中,規定了利用裝有水銀的仪器进行演示实驗和实驗作业。有些情况例如在温度计、压力计和一些真空管中,水银是和外界隔离的,只有在仪器損坏时,水銀才和外界接触。而在另外一些情况下,有些实驗所使用的仪器中,水有的表面是与大气接触的。托里拆利实驗、用验证气体定律的仪器的一些 相似文献