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摘要
本发明公开了一种基于多传感器信息融合迁移网络的机械故障诊断方法,包括首先采集多传感器数据,得到多个源域数据集和目标域数据集,然后构建适用于多传感器信息融合迁移网络诊断模型,该模型具有特征共享层和M个卷积神经网络；接着构建每个卷积神经网络的损失函数；再进行多传感器信息融合迁移网络诊断模型的训练,基于M个源域数据集和目标域数据集的目标域训练数据,在每一次迭代中,按照源域传感器顺序依次训练第1个至第M个网络,直至达到迭代次数或者分类精度；最后将目标域数据集的目标域测试数据输入到模型中,经过模型和损失函数处理以及M个输出的加权平均,得到最终的分类诊断结果。本发明能够有效提高机械故障诊断精度。
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