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摘要：本发明公开了一种基于加权对抗的轴承故障诊断方法、装置及设备，涉及旋转机械故障检测技术领域，本发明通过滚动轴承所采集的历史振动信号形成的有标签源域数据训练加权域网络模型中的辅助分类器和标签分类器，使得训练后的辅助分类器提取目标域特征的目标域熵值，及使用后验推断拟合目标域熵值以获得目标域特征的权重时，缩小源域特征和目标域特征中已知类的特征分布偏差，从而使得训练后的标签分类器能够更好地区分目标域特征中的已知类和未知类，并根据已知类特征和未知类特征输出滚动轴承的诊断结果，对于开集跨域故障的识别准确度大幅提高。
主权项：1.一种基于加权对抗的轴承故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：获取滚动轴承不同工况下的振动信号对应的二维时频域图像；及获取滚动轴承的历史振动信号；利用域对抗网络DANN及图卷积网络构建特征提取器，利用贝叶斯方法构建包含后验推断的辅助分类器，利用域对抗网络DANN分别构建域辨别器和标签分类器，将特征提取器、辅助分类器、域辨别器和标签分类器级联构建加权域网络模型；将滚动轴承所采集的历史振动信号设定为有标签源域数据，将滚动轴承不同工况下的振动信号设定为目标域数据；使用有标签源域数据训练辅助分类器，获得训练后的辅助分类器；使用有标签源域数据训练标签分类器，获得训练后的标签分类器；将训练后的辅助分类器、训练后的标签分类器、特征提取器和域辨别器级联形成训练后的加权域网络模型；将二维时频域图像输入训练后的加权域网络模型中；利用特征提取器提取二维时频域图像中目标域的样本特征；利用训练后的辅助分类器获取目标域特征的目标域熵值，并通过训练后辅助分类器包含的后验推断拟合目标域熵值，获得目标域特征的权重；利用域辨别器筛选权重值小的目标域特征并去除；利用训练后的标签分类器分离筛选后的目标域特征中的已知类特征和未知类特征，并根据已知类特征和未知类特征输出滚动轴承的故障诊断结果。
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百度查询： 中国矿业大学 一种基于加权对抗的轴承故障诊断方法、装置及设备
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