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申请/专利权人：武汉理工大学
摘要：本发明属于信息技术服务技术领域，公开了一种基于iCORAL‑MMD和深度卷积对抗迁移学习的轴承故障诊断方法，采集轴承在A、B工况下的振动信号；经预处理后基于快速傅里叶变换将时域信号转为频域信号，按比例划分训练集和测试集；建立初始源域1DCNN故障诊断模型，通过源域数据进行训练，得到源域预训练模型；将模型参数共享给目标域故障诊断模型用以初始化，建立初始域判别器，通过特征信号训练判别器；用iCORAL‑MMD对目标域初始故障诊断模型进行训练，得到域判别器和目标域特征提取器；将两者组合，得到目标域的故障诊断模型。本发明基于一维卷积神经网络提出了对抗网络与相关对齐度量联合最大均值差异域适应的方法，以增强模型对旋转机械在不同工况下的故障诊断能力。
主权项：1.一种基于iCORAL-MMD和深度卷积对抗迁移学习的轴承故障诊断方法，其特征在于，包括：首先，对采集到轴承振动数据进行预处理及频域信号转变；其次，搭建基础诊断模型并使用大量有标签数据对模型进行预训练；然后，使用上述得到的预训练模型，结合iCORAL-MMD和对抗方法，将模型迁移到监测数据上，实现故障诊断。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 武汉理工大学 基于iCORAL-MMD和对抗迁移学习的轴承故障诊断方法
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