无监督对抗迁移学习轴承故障诊断

作者：袁海飞; 尹洪申; 俞啸^*

来源：组合机床与自动化加工技术, 2022, (04): 83-87.

DOI：10.13462/j.cnki.mmtamt.2022.04.019

• 故障诊断
• 对抗迁移学习
• 无监督
• 变工况

针对轴承故障诊断中数据标签获取困难、变工况诊断准确率低下、模型诊断泛化能力弱等问题，提出了一种无监督对抗迁移学习轴承故障诊断的方法(MSWDCNN-DA)。首先，将源域与目标域的振动信号经过一层大卷积核，提取轴承故障的短时特征；其次，根据不同卷积核获取的感受野不同，通过两个3×1、5×1的卷积核更加全面地获取不同层次的信号特征；然后，通过域对抗迁移模块，更好地对齐源域和目标数据之间的分布；最后，进行故障分类。通过在某大学轴承数据集中的实验，证明该模型在不同工况的数据集中都有较高的诊断准确率，表现出模型良好的泛化能力。

• 单位
  徐州徐工挖掘机械有限公司; 中国矿业大学; 中国矿业大学（北京）