朱繼揚(yáng),孫虎兒,張?zhí)煸?趙 揚(yáng),白曉藝

(中北大學(xué) 機(jī)械工程學(xué)院,山西 太原 030051)

0 引 言

滾動(dòng)軸承是機(jī)械系統(tǒng)的重要零部件,其是否能健康運(yùn)行對(duì)機(jī)械系統(tǒng)的平穩(wěn)運(yùn)行具有重大的影響,故對(duì)其開展故障診斷和狀態(tài)監(jiān)測(cè)意義重大。

隨著深度學(xué)習(xí)的不斷發(fā)展,基于深度學(xué)習(xí)的軸承智能故障診斷方法得到了廣泛應(yīng)用,并且已經(jīng)取得不少的成果[1,2]。在深度學(xué)習(xí)的實(shí)際應(yīng)用中,因?yàn)闄C(jī)械設(shè)備工作條件的改變,故障樣本的分布特征往往會(huì)發(fā)生變化;并且對(duì)于每個(gè)不同工況,幾乎不可能收集到足夠多的標(biāo)記故障樣本,這極大地限制了基于深度學(xué)習(xí)的故障診斷的泛化能力。

遷移學(xué)習(xí)是一種挖掘不同數(shù)據(jù)分布之間相似性的方法,它可以將源域中的知識(shí)轉(zhuǎn)移到目標(biāo)域中[3]。

域適應(yīng)是遷移學(xué)習(xí)中的一個(gè)重要概念[4]。域適應(yīng)的主要目的是,通過比對(duì)源域數(shù)據(jù)和目標(biāo)域數(shù)據(jù)的特征分布,盡可能多地學(xué)習(xí)源域中帶標(biāo)簽數(shù)據(jù)的隱藏信息,幫助完成目標(biāo)域中的任務(wù)[5,6]。

LI Xiang等人[7]提出了一種基于自編碼器網(wǎng)絡(luò)的深度域自適應(yīng)方法,實(shí)現(xiàn)了跨機(jī)遷移學(xué)習(xí)的故障診斷目的。HAN Te等人[8]將邊緣分布適應(yīng)擴(kuò)展到聯(lián)合分布適應(yīng),該方法能有效地利用源域中有標(biāo)記的數(shù)據(jù),對(duì)無標(biāo)記的目標(biāo)域進(jìn)行遷移學(xué)習(xí)故障診斷。SHAO Jia-jie等人[9]利用了短時(shí)傅里葉變換,將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為時(shí)頻圖像,采用最大平均差異和域混淆函數(shù)對(duì)其進(jìn)行了域自適應(yīng),提取了兩個(gè)域之間的域不變特征,實(shí)現(xiàn)了跨域故障診斷目的。LIAO Yi-xiao等人[10]利用實(shí)例加權(quán)動(dòng)態(tài)最大平均偏差進(jìn)行了動(dòng)態(tài)分布適應(yīng),并且進(jìn)一步衡量了每個(gè)類別條件分布的所占比例,而且考慮目標(biāo)域中軟偽標(biāo)簽的置信度,將源域和目標(biāo)域的遷移特征進(jìn)行了對(duì)齊。SHEN Chang-qing等人[11]提出了一種動(dòng)態(tài)聯(lián)合分布對(duì)齊網(wǎng)絡(luò),以此來動(dòng)態(tài)定量地評(píng)估邊緣分布和條件分布的相對(duì)重要性,同時(shí)使用軟偽標(biāo)簽更準(zhǔn)確地度量了不同域之間的條件分布差異。

但是以上這些方法都是根據(jù)單個(gè)結(jié)構(gòu)進(jìn)行表示分布特征提取,而該特征分布只包含部分信息。

大多數(shù)滾動(dòng)軸承數(shù)據(jù)都是一維時(shí)間序列或頻率序列。與直接使用原始的一維數(shù)據(jù)相比,將原始的一維數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為二維數(shù)據(jù),可能會(huì)導(dǎo)致故障診斷的效果較差[12]。如何利用一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取一維振動(dòng)信號(hào),進(jìn)行遷移學(xué)習(xí)故障診斷是近年來業(yè)界的研究的熱點(diǎn)。

WANG Kai等人[13]提出了一維多尺度域自適應(yīng)網(wǎng)絡(luò),采用了特征自適應(yīng)和分類器自適應(yīng)兩種方法,以此來指導(dǎo)多尺度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)不同工況下的軸承故障進(jìn)行診斷。HUO Chun-ran等人[14]提出了一種改進(jìn)的自適應(yīng)維數(shù)轉(zhuǎn)換卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),通過該網(wǎng)絡(luò),自適應(yīng)地將一維振動(dòng)信號(hào)轉(zhuǎn)化為二維矩陣特征,并采用分層交替遷移學(xué)習(xí)方法,對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練。WANG Zhi-jian等人[15]建立了一種可對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行故障診斷的模型,即子域自適應(yīng)遷移學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò),并提出了邊緣分布和條件分布偏差,以及網(wǎng)絡(luò)層之間的貢獻(xiàn)程度。ZHANG Rui-xin等人[16]使用一維輕量級(jí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),從原始振動(dòng)信號(hào)中快速提取了其高級(jí)特征,采用了LMMD擬合源域和目標(biāo)域數(shù)據(jù)的概率分布,實(shí)現(xiàn)了故障分類目的。JIN Tong-tong等人[17]提出了一種多層自適應(yīng)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),并以原始時(shí)間信號(hào)為輸入,將自適應(yīng)歸一化批處理和多核最大均值差異相結(jié)合,提高了模型的域適應(yīng)能力。LV Ming-zhu等人[18]提取了原始振動(dòng)數(shù)據(jù)的可轉(zhuǎn)移特征,然后構(gòu)造了加權(quán)混合核函數(shù),將不同的可轉(zhuǎn)移特征映射到統(tǒng)一的特征空間,并動(dòng)態(tài)評(píng)估了邊緣分布和條件分布的相對(duì)重要性;但是由于基于一維卷積神經(jīng)遷移網(wǎng)絡(luò)過于復(fù)雜,模型層數(shù)很高,參數(shù)很多,造成了模型整體性能較差。

為了解決上述問題,筆者以原始振動(dòng)信號(hào)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入,通過多表示動(dòng)態(tài)自適應(yīng)(MRAN)算法多表示對(duì)齊可遷移的特征、自適應(yīng)動(dòng)態(tài)的衡量邊緣分布和條件分布相對(duì)重要性,從而構(gòu)建一種新的深度遷移模型,即一維多表示空洞動(dòng)態(tài)自適應(yīng)遷移網(wǎng)絡(luò)(1D MRDDATN),并在CWRU的滾動(dòng)軸承數(shù)據(jù)集進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。

1 理論背景

1.1 問題描述

源域樣本個(gè)數(shù)為ns,目標(biāo)域樣本個(gè)數(shù)為nt。源域與目標(biāo)域的特征空間相等即xs=xt,種類相等即ys=yt。

設(shè)源域數(shù)據(jù)的分布為Ps(xs),目標(biāo)域數(shù)據(jù)的分布為Pt(xt),但Ps(xs)≠Pt(xt),筆者提出一種深度自適應(yīng)網(wǎng)絡(luò),使源域的故障診斷知識(shí)能夠運(yùn)用到目標(biāo)域中,實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)域的故障診斷。

1.2 動(dòng)態(tài)分布自適應(yīng)

動(dòng)態(tài)分布自適應(yīng)(DDA)[19]2能夠定量地評(píng)估每個(gè)分布的相對(duì)重要性,并且很容易地融入到結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化的框架中,以解決遷移學(xué)習(xí)的問題。

距離度量準(zhǔn)則用于度量不同域間數(shù)據(jù)分布的差異,在遷移學(xué)習(xí)中起著重要作用。一般來說,MMD[20]通常用來測(cè)量不同數(shù)據(jù)之間的分布差值,它可以有效地測(cè)量?jī)蓚€(gè)不同分布特征在可再生核希爾伯特空間中的距離。

邊緣分布的MMD距離如下:

(1)

式中:Ds—源域的樣本;Dt—目標(biāo)域中的樣本。

條件分布的CMMD距離如下:

CMMD(Ds,Dt)=

(2)

為了更好地實(shí)現(xiàn)源域和目標(biāo)域數(shù)據(jù)分布的動(dòng)態(tài)適應(yīng)性,筆者利用分布權(quán)重因子μ來動(dòng)態(tài)調(diào)整兩個(gè)分布之間的距離,形成了動(dòng)態(tài)分布距離(dynamically distributed distance,DDD),DDD的表達(dá)式如下:

DDD=(1-μ)MMDMarginal(Ds,Dt)+μWCMMD(Ds,Dt)

(3)

式中:μ∈[0,1],μ接近1時(shí),說明源域與目標(biāo)域的數(shù)據(jù)條件分布差異明顯;當(dāng)μ接近0時(shí),說明源域與目標(biāo)域的數(shù)據(jù)邊緣分布差異明顯。

dM(Ds,Dt)=2(1-2ε(k))

(4)

式中:ε(k)—線性分類器在源域和目標(biāo)域數(shù)據(jù)之間的誤差。

用dc來表示對(duì)應(yīng)于類別c的條件分布距離,即:

dC(Dsc,Dtc)=2(1-2ε(k)c)

(5)

式中:Dsc—源域的第c類的樣本;Dtc—目標(biāo)域的第c類的樣本。

最終,μ的表達(dá)式為:

(6)

最終,DDD的表達(dá)式為:

(7)

2 1D MRDDATN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

2.1 1D MRDCNN

在深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,為了增加感受野,且降低計(jì)算量,總要進(jìn)行降采樣(pooling或conv)處理。降采樣后,雖然增加了感受野,但空間分辨率也降低了。

為了不丟失分辨率,又能擴(kuò)大感受野,可以使用空洞卷積。一方面增大感受野,可以檢測(cè)較大的特征目標(biāo);另一方面提高分辨率,可以精確定位目標(biāo)。

為了更全面地表示原始數(shù)據(jù),可以通過多表示的方法進(jìn)行多種特征提取。通過不同卷積核卷積可以觀察到多種不同的特征,從而實(shí)現(xiàn)多表示的方法。

根據(jù)空洞卷積和多表示的思想,筆者提出了一維多表示空洞卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(1D MRDCNN)。該網(wǎng)絡(luò)在低層特征中,使用卷積核較大的空洞卷積,然后采用CONCAT操作,融合不同大小卷積核所提取的特征;在高層特征中融合不同的較小卷積核卷積的特征,這樣可以更好地提取并區(qū)分不同類別數(shù)據(jù)的特征,增加網(wǎng)絡(luò)的特征表達(dá)能力。

1D MRDCNN的總體結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1 1D MRDCNN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)參數(shù)如表1所示。

表1 1D MRDCNN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)參數(shù)

1D MRDCNN由4個(gè)卷積層、1個(gè)全局平均池化層和1個(gè)全連接層組成。網(wǎng)絡(luò)模型的層數(shù)為6,總參數(shù)為5 664,可訓(xùn)練的參數(shù)為5 584,不訓(xùn)練的參數(shù)為80,為簡(jiǎn)單輕量級(jí)的網(wǎng)絡(luò)模型。空洞卷積中的dilation rate為在卷積核中填充dilation rate-1個(gè)0(表1中的dr為dilation rate)。

2.2 MRDA

一些最新的深度遷移學(xué)習(xí)方法使用全局平均池化層的激活作為特征表示,然后對(duì)齊單個(gè)表示的分布。但是,只在單一結(jié)構(gòu)上做特征對(duì)齊也只能關(guān)注到部分信息。

由于不同的結(jié)構(gòu)可以從特征中提取出不同的表示,筆者使用多個(gè)子結(jié)構(gòu),結(jié)合DDA方法和多表示自適應(yīng)(MRA)[21]4方法,構(gòu)成多表示動(dòng)態(tài)自適應(yīng)結(jié)構(gòu)(MRDAM)。MRDAM替換了1D MRDCNN的全局平均池化層形成了1D MRDDATN。

1D MRDDATN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖2所示。

圖2 1D MRDDATN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

MRDAM有3個(gè)各不相同的子結(jié)構(gòu),且每個(gè)子結(jié)構(gòu)上的邊緣分布、條件分布、μ都不一樣。分類器包含一個(gè)全連接層和一個(gè)SoftMax層,全連接層主要用于對(duì)多個(gè)表示進(jìn)行重組,SoftMax層用于輸出預(yù)測(cè)標(biāo)簽;

MRDAM是一個(gè)多表示動(dòng)態(tài)特征提取器,與單一表示相比,多表示可以涵蓋更多的信息,而且可以將每個(gè)表示進(jìn)行動(dòng)態(tài)分布對(duì)齊;最小化多表示的分布差異,以便獲得更好的性能。

1D MRDDATN可以從低像素特征中提取并對(duì)齊多個(gè)表示分布,而且可以動(dòng)態(tài)地衡量每個(gè)子結(jié)構(gòu)的邊緣分布和條件分布的相對(duì)重要性。

2.3 目標(biāo)函數(shù)

模型的目標(biāo)函數(shù)分為2個(gè)部分,第一部分是對(duì)源域數(shù)據(jù)的分類損失,即交叉熵?fù)p失;第二部分為源域和目標(biāo)域在MRDAM的多表示動(dòng)態(tài)分布距離損失之和。

在數(shù)學(xué)上,源域的交叉熵?fù)p失函數(shù)表達(dá)式為:

(8)

交叉熵?fù)p失公式為:

(9)

最終,目標(biāo)函數(shù)為:

(10)

式中:μi—第i個(gè)子結(jié)構(gòu)中分布權(quán)衡因子μ。

λ是大于0的超參數(shù),其公式為:

(11)

式中:steps—迭代的總次數(shù);step—迭代過程中當(dāng)前的訓(xùn)練周期數(shù)。

網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練完成后,由于1D MRDDATN中存在與式(8)相對(duì)應(yīng)的算法代碼,模型可以區(qū)分源域中不同標(biāo)簽的樣本。同時(shí),在目標(biāo)函數(shù)中加入與式(7)相對(duì)應(yīng)的算法代碼進(jìn)行優(yōu)化,使得目標(biāo)域和源域的特征分布變得相似。

因此,1D MRDDATN可以準(zhǔn)確預(yù)測(cè)目標(biāo)域中無標(biāo)記的樣本。

3 實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析

3.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)置

此處的實(shí)驗(yàn)平臺(tái)為Windows10 64位操作系統(tǒng)、內(nèi)存為16 GB,顯卡為GTX1060 GPU (NVIDIA),編程實(shí)現(xiàn)語言為Python,深度學(xué)習(xí)框架為PyTorch。

由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出層激活函數(shù)為SoftMax,則損失函數(shù)為分類交叉熵(categorical_crossentropy)損失函數(shù)。1D MRDDATN選用的優(yōu)化器為Adam優(yōu)化器,訓(xùn)練的Batch Size為100,Epoch設(shè)置為50,學(xué)習(xí)率lr設(shè)置為動(dòng)態(tài)學(xué)習(xí)率衰減,初始值為0.01,衰減指數(shù)為0.88。

3.2 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

筆者使用的數(shù)據(jù)集來源于美國(guó)凱斯西儲(chǔ)大學(xué)(CWRU)的軸承數(shù)據(jù)中心[22]。

滾動(dòng)軸承故障模擬實(shí)驗(yàn)臺(tái)如圖3所示。

圖3 滾動(dòng)軸承故障模擬實(shí)驗(yàn)臺(tái)實(shí)物圖

實(shí)驗(yàn)臺(tái)由電機(jī)、扭矩傳感器/編碼器、測(cè)功機(jī)和控制電子設(shè)備組成。該實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證使用了采樣頻率為48 kHz的驅(qū)動(dòng)端軸承的故障數(shù)據(jù)。

遷移學(xué)習(xí)任務(wù)設(shè)置如表2所示。

表2 CWRU數(shù)據(jù)集遷移學(xué)習(xí)任務(wù)設(shè)置

實(shí)驗(yàn)采集了0 HP、1 HP、2 HP和3 HP這4種工況下的故障數(shù)據(jù),對(duì)應(yīng)的轉(zhuǎn)速分別為1 797 r/min、1 772 r/min、1 750 r/min和1 730 r/min,因此,全部數(shù)據(jù)可以被分為4個(gè)數(shù)據(jù)集,即A,B,C,D。

在CWRU數(shù)據(jù)集中有3種故障狀態(tài),分別為內(nèi)圈(IR)故障、滾動(dòng)體(Ball)故障、外圈(OR)故障。上述故障均通過電火花機(jī)(EDM)加工而成,每一種故障類型根據(jù)損傷直徑分為3種不同程度故障類型,損傷直徑分別為0.177 8 mm,0.355 6 mm和0.533 4 mm(0.025 4 mm=1 mil)。

數(shù)據(jù)集類別的標(biāo)簽設(shè)置如表3所示。

表3 CWRU數(shù)據(jù)集類別的標(biāo)簽設(shè)置

在每個(gè)數(shù)據(jù)集中,數(shù)據(jù)都包括健康(Health)數(shù)據(jù)和3種故障數(shù)據(jù),而每種故障數(shù)據(jù)包含3類,則標(biāo)簽共有10類。

在48 kHz采樣頻率下,每類軸承狀態(tài)的信號(hào)長(zhǎng)度大約為480 000。滾動(dòng)軸承的最低轉(zhuǎn)速為1 730 r/min,在一個(gè)轉(zhuǎn)動(dòng)周期下采集到的時(shí)間序列長(zhǎng)度大約為1 665。以1 665作為最短樣本長(zhǎng)度,則一類信號(hào)序列可以分割為288個(gè)樣本。由于每個(gè)數(shù)據(jù)集共有10類軸承狀態(tài),則每個(gè)數(shù)據(jù)集共有2 880個(gè)樣本。

在每次實(shí)驗(yàn)中,筆者分別從4個(gè)數(shù)據(jù)集中選擇2個(gè)不同的數(shù)據(jù)集作為源域和目標(biāo)域,則一共有12組遷移任務(wù)。在跨域任務(wù)中,A→B表示數(shù)據(jù)集A為源域,數(shù)據(jù)集B為目標(biāo)域。

筆者將該模型與深度遷移學(xué)習(xí)方法(deep domain confusion[23],DDC)、深度適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)(deep adaptation network[24],DAN)、深度相關(guān)對(duì)齊領(lǐng)域自適應(yīng)(correl-ation alignment for deep domain adaptation[25],D-CORAL)、動(dòng)態(tài)分布領(lǐng)域自適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)(dynamic distribu-tion adapt-ation network,DDAN[19]6)、多表示的領(lǐng)域自適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)(multi-representation adaptation network,MRAN[21]6)進(jìn)行對(duì)比,并采用了整體分類準(zhǔn)確率來評(píng)估這些方法的性能,對(duì)每次診斷任務(wù)運(yùn)行5次,并求得當(dāng)次任務(wù)準(zhǔn)確率的平均值,最終獲得每種方法在12組遷移任務(wù)中的平均準(zhǔn)確率。

6種深度遷移學(xué)習(xí)方法在多組遷移任務(wù)的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率,如表4所示。

表4 模型在多組遷移任務(wù)的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率(%)

由表4可以看出:深度遷移學(xué)習(xí)方法都取得了80%以上的準(zhǔn)確率,這說明深度遷移模型可以很好地從源域數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)故障信息,幫助模型在目標(biāo)域獲得較高的故障診斷精度;傳統(tǒng)的只考慮邊緣分布的方法中,DDC、DAN、D-CORAL的準(zhǔn)確率都為80%～90%,而考慮邊緣和條件分布的DDA和只考慮條件分布的MRA的平均準(zhǔn)確率比只考慮邊緣分布的方法準(zhǔn)確率高,證明了條件分布對(duì)整體數(shù)據(jù)分布有重要的影響;1D MRDDATN對(duì)于每組遷移任務(wù)的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率均在96%以上,平均準(zhǔn)確率在98%以上;而DDA和MRA的平均準(zhǔn)確率都比1D MRDDATN低,證明了MRDA方法的有效性。

6種遷移學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型完成一次總訓(xùn)練周期的運(yùn)行時(shí)間,如表5所示。

表5 遷移學(xué)習(xí)方法運(yùn)行時(shí)間

深度學(xué)習(xí)問題追求的目標(biāo)都可以分為兩個(gè)階段:(1)性能;(2)效率。

在模型性能最強(qiáng)、準(zhǔn)確率最高的前提下,1D MRDDATN雖然計(jì)算效率稍微下降,但與其他的遷移學(xué)習(xí)方法相比,其整體性能最強(qiáng)。

為了直觀地驗(yàn)證所提方法的有效性,筆者以任務(wù)B→C為例,利用混淆矩陣分析這6種方法在具體類別上的表現(xiàn)差異。

6種遷移學(xué)習(xí)方法混淆矩陣如圖4所示。

圖4 6種遷移學(xué)習(xí)方法混淆矩陣對(duì)比

從圖4的混淆矩陣可以看出:筆者所提出的1D MRDDATN對(duì)絕大多數(shù)類別的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率都比其他方法高,每個(gè)類別的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率都不低于96%,而其他的方法至少在一類上的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率低于90%。

總體來看,1D MRDDATN對(duì)每種故障類型的預(yù)測(cè)都能取得不錯(cuò)的效果。

同樣,以任務(wù)B→C為例,筆者使用t-SNE[26]技術(shù)將全連接層的特征映射到二維空間。

6種遷移學(xué)習(xí)方法特征可視化的結(jié)果如圖5所示。

圖5 6種遷移學(xué)習(xí)方法特征可視化對(duì)比圓圈——源域特征;三角形——目標(biāo)域特征;不同顏色代表不同的類別

從圖5中可以看出:DDC、DAN和D-CORAL方法在源域?qū)W習(xí)的分類模型在目標(biāo)域上未能取得很好的效果;DDAN和MRAN方法對(duì)每種類型的數(shù)據(jù)特征在空間上具有很好的聚簇性,但是部分?jǐn)?shù)據(jù)特征存在重疊現(xiàn)象[27，28];

1D MRDDATN使源域和目標(biāo)域的分布更接近,減小源域和目標(biāo)域的分布差異,增加不同類別之間的距離,獲得更好的聚類結(jié)果,這進(jìn)一步證明了該方法的有效性。

4 結(jié)束語

在不同的工況下,要收集足夠多標(biāo)記的滾動(dòng)軸承故障樣本是非常困難的,為此,筆者基于域自適應(yīng)的方法提出了1D MRDDATN。

該方法在CWRU數(shù)據(jù)集中與主流遷移學(xué)習(xí)方法進(jìn)行了對(duì)比,結(jié)果表明,該方法平均預(yù)測(cè)精度最高,證明了所提出的方法在不同工況下滾動(dòng)軸承故障診斷的有效性。

研究結(jié)果表明:

(1)基于DDA方法,利用多表示結(jié)構(gòu)和一維空洞卷積,構(gòu)成了輕量級(jí)1D MRDDATN。通過對(duì)比實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證了該方法具備更高的準(zhǔn)確率;

(2)采用滾動(dòng)軸承的原始振動(dòng)信號(hào)作為1D MRDDATN的輸入,避免了一維振動(dòng)數(shù)據(jù)的預(yù)處理轉(zhuǎn)換,滿足了端到端學(xué)習(xí)的需求;

(3)MRDAM利用多個(gè)子結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)對(duì)齊源域和目標(biāo)域的多個(gè)表示分布,MRDA可以自適應(yīng)評(píng)估每個(gè)子結(jié)構(gòu)上邊緣分布和條件分布的相對(duì)重要性,有效地實(shí)現(xiàn)了滾動(dòng)軸承故障診斷的目的。

上述研究中,筆者研究的是同一設(shè)備不同工況下進(jìn)行遷移學(xué)習(xí)故障診斷的方法,沒有考慮跨設(shè)備等復(fù)雜工況。因此,在后續(xù)的工作中,筆者將針對(duì)跨設(shè)備、變工況等方面展開故障診斷研究。