基于动态域适应网络的多工况旋转机械剩余寿命预测方法

作者：王奇斌; 孔宪光; 程涵; 徐元兵; 杨胜康; 徐锟

来源：2021-01-26, 中国, ZL202110102285.X.

本发明公开一种基于动态域适应网络的多工况旋转机械剩余寿命预测方法,其步骤为：1、生成源域样本集和目标域样本集；2、对源域样本集和目标域样本集中的振动信号进行预处理；3、生成目标域训练集和目标域测试集；4、采用反向验证技术选取源域训练集；5、构建动态域适应神经网络,其结构包括特征提取器,预测学习模块、边际分布自适应模块和条件分布自适应模块；6、对动态域适应神经网络进行训练,获取训练后的动态域适应神经网络模型；7、利用该模型对目标域测试集进行剩余寿命预测。本发明在多工况情况下提高了剩余寿命预测模型的泛化能力和预测精度。

• 单位
  西安电子科技大学