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基于迁移成分分析的跨域轴承故障分类方法研究

作者：兰雨涛,胡超凡,金京,等日期：2021-07-20/span> 浏览：895 查看PDF文档

基于迁移成分分析的跨域轴承故障分类方法研究*

兰雨涛1,胡超凡2,金京1,王衍学1*

(1.北京建筑大学机电与车辆工程学院,北京 100044;2.桂林电子科技大学机电工程学院,广西桂林 541004)

摘要:针对部分轴承故障样本稀少、源域和目标域数据存在分布差异、缺乏良好的跨域特征表示,从而导致分类性能退化、故障辨识精度低等问题,提出了一种基于迁移成分分析的域自适应轴承智能故障诊断方法。首先，建立了一个新型特征表示;然后，通过一个用特征提取方法得到的参数核实现域自适应,将数据投射到已学习的迁移成分,让源域和目标域样本在特征子空间上的最大均值差异最小化,得到了一个降维的特征子空间,由此显著地缩小了域分布间的距离,实现了从源域到目标域的跨域特征信息迁移;最后，通过实验对所提出的故障诊断方法的有效性进行了验证。研究结果表明:所提方法的最高分类精度达到95%,平均测试准确度达到81％,比常用分类方法的准确率提升了70%左右;所提算法可以减少域分布差异和标签噪声的影响,正确、有效地对小样本数据进行分类,检测出滚动轴承的健康状态。

关键词:滚动轴承;迁移成分分析;跨域;特征分类;故障诊断

中图分类号:TH133.33 文献标识码:A 文章编号:1001-4551(2021)05-0521-07

本文引用格式:
兰雨涛,胡超凡,金京,等.基于迁移成分分析的跨域轴承故障分类方法研究［J］.机电工程,2021,38(5):521-527.
LAN Yu-tao, HU Chao-fan, JIN Jing, et al. Cross domain classificationmethod of bearings fault based on transfer component analysis［J］.Journal of Mechanical & Electrical Engineering, 2021,38(5):521-527.
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