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申请/专利权人：重庆邮电大学
摘要：本发明请求保护一种基于MSCNN‑ACGAN的迁移学习滚动轴承故障诊断方法，属于轴承故障诊断技术领域。针对多工况下滚动轴承数据收集困难，缺乏故障标签样本，难以获得足够的诊断知识、训练任务与目标任务数据分布差异大等问题，提出了基于MSCNN‑ACGAN与迁移学习相结合的滚动轴承故障诊断方法。本发明采用采样得到的振动信号样本按不同窗口大小进行非重叠滑动切割后作为输入，训练多尺度卷积神经网络MSCNN提取信号多尺度特征，辅助分类器生成对抗网络ACGAN进行数据增强，当训练达到纳什均衡后，训练基于MSCNN‑ACGAN的迁移学习网络模型，提高了对数据分布不同的目标域的故障诊断精度。
主权项：1.一种基于MSCNN-ACGAN的迁移学习滚动轴承故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、信号处理：利用传感器收集不同状态下的滚动轴承故障振动信号，得到信号样本，并进行不重叠移动平均切割处理、标准化在内的预处理；S2、网络搭建：搭建多尺度卷积神经网络MSCNN和辅助分类器生成对抗网络ACGAN以及子域自适应网络，MSCNN网络包括了特征提取器，ACGAN网络包括生成器和鉴别器；S3、网络训练：将源域的信号及其对应标签输入到步骤S2所搭建的网络中进行训练，特征提取器的输入为源域信号，生成器的输入为标签信息和随机噪声，鉴别器的输入为标签信息、真实信号、生成器输出的生成信号以及对应的生成标签信息；S4、迁移学习：多尺度卷积神经网络MSCNN和辅助分类器生成对抗网络ACGAN训练完成后，使用子域自适应网络进行多工况下的滚动轴承故障诊断。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆邮电大学 基于MSCNN-ACGAN的迁移学习滚动轴承故障诊断方法
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