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申请/专利权人：上海大学
摘要：本发明涉及一种基于多核判别联合概率最大均值差异的轴承故障诊断方法和系统。故障诊断方法包括如下步骤：将采集到的原始振动信号构建标签源域与无标签目标域；提取所述源域与所述目标域的特征，依次输入全连接层；使用源域数据训练神经网络，构建独热码矩阵和伪标签矩阵；计算所述神经网络的经验风险；计算多核判别联合概率最大均值差异；构建深度联合概率适应网络；构建整体目标函数；将所述整体目标函数放入所述深度联合概率适应网络执行训练，使用训练好的深度联合概率适应网络执行故障诊断。本发明提出的故障诊断方法，在整体对齐源域分布和目标域的分布的基础上，增加了不同类之间的距离，保证了模型的迁移性和可鉴别性。
主权项：1.一种基于多核判别联合概率最大均值差异的轴承故障诊断方法，其特征在于，包括如下步骤：将采集到的原始振动信号构建标签源域与无标签目标域；提取所述源域与所述目标域的特征，依次输入源域的全连接层与目标域的全连接层；使用源域数据训练神经网络，构建独热码矩阵和伪标签矩阵；根据源域数据集，计算所述神经网络的经验风险；计算所述源域与所述目标域全连接层的多核判别联合概率最大均值差异；将多核判别联合概率最大均值差异嵌入所述神经网络的自适应层，构建深度联合概率适应网络；使用所述经验风险、所述最大均值差异构建所述深度联合概率适应网络的整体目标函数；以及将所述整体目标函数放入所述深度联合概率适应网络执行训练，使用训练好的深度联合概率适应网络执行故障诊断。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海大学 基于多核判别联合概率最大均值差异的轴承故障诊断方法及系统
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