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摘要
由于轴承故障数据存在数据量少和分布不均衡的问题,将迁移学习引入故障诊断领域,同时由于轴承故障数据的分布与源数据集分布差异巨大,直接采用迁移学习的方法会产生负迁移效应,即由于源数据集与目标数据集间分布差异过大而导致无法学习到源数据集的知识,提出一种对迁移学习进行改进的诊断新方法:即两步迁移学习法,使用DCGAN来制作辅助数据集,在辅助数据集上进行迁移学习,再将网络放在目标数据集上再次进行迁移学习训练,根据与普通迁移学习和不使用迁移学习的对比实验,新方法相较于目前已有的方法具有更快的速度与更高的准确率。
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