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申请/专利权人：南京工业大学
摘要：本发明涉及一种基于对偶域适应神经网络的轴承故障诊断方法，包括：利用传感器采集轴承运行数据，获取源域数据集和目标域数据集；将源域数据集和目标域数据集输入多尺度特征提取器，获得映射后的源域样本和目标域样本；基于源域样本和目标域样本，计算自适应反向传播系数，训练多尺度特征提取器和卷积神经网络；基于训练后的多尺度特征提取器，映射待检测的轴承数据，得到映射后的轴承样本；将映射后的轴承样本输入卷积神经网络，根据输出标签判断轴承故障种类。本发明解决了待检测轴承缺少数据时无法训练模型的问题，能够输出更为准确的轴承故障诊断结果，达到了提升轴承故障诊断模型泛用性和准确率的目的。
主权项：1.一种基于对偶域适应神经网络的轴承故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、利用传感器采集轴承运行数据，获取源域数据集和目标域数据集；S2、将源域数据集和目标域数据集分别输入多尺度特征提取器，获得映射源域样本和映射目标域样本；S3、基于多尺度特征提取器输出的映射源域样本和映射目标域样本，计算自适应反向传播系数和；S4、构建对偶标签预测器，包括源域标签预测器模块、域判别器模块和目标域标签预测器模块，将映射源域样本和映射目标域样本分别输入三大模块，得到识别结果并计算损失函数；S5、基于计算得到的自适应反向传播系数和损失函数，更新多尺度特征提取器和对偶标签预测器包含的所有模块参数，进而训练多尺度特征提取器和卷积神经网络；S6、基于训练后的多尺度特征提取器，映射待检测的轴承运行数据样本，得到映射后的轴承样本；S7、将映射后的轴承样本输入训练后的卷积神经网络，根据输出标签判断轴承故障种类。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京工业大学 一种基于对偶域适应神经网络的轴承故障诊断方法
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