基于无监督迁移成分分析和深度信念网络的轴承故障诊断方法

论文摘要

针对轴承故障样本少导致识别精度低的问题,提出一种基于无监督迁移成分分析（unsupervised transfer component analysis,UTCA）和深度信念网络（deep belief network,DBN）的故障诊断方法。首先利用UTCA的核函数将不同工况样本特征映射到一个共享再生核Hilbert空间中,使得源域和目标域样本集更加相似,并通过最大均值偏差嵌入法（maximum mean discrepancy embedding,MMDE）判断能够迁移的源域数据,将源域样本迁移到目标域中,为深度学习提供充足的训练样本,解决了实际故障样本较少的问题;然后采用DBN模型对源域样本进行训练,再对映射后无标记的目标域样本进行故障诊断分析。利用不同工况下的滚动轴承实验数据进行算法验证,结果表明,与普通DBN、SVM、BPNN以及传统机器学习-UTCA融合方法相比,本文方法对滚动轴承故障的诊断精度更高。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 谭俊杰,杨先勇,徐增丙,王志刚

关键词: 故障诊断,滚动轴承,无监督迁移成分分析,深度信念网络,迁移学习,深度学习

来源: 武汉科技大学学报 2019年06期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅰ辑,工程科技Ⅱ辑,信息科技

专业: 机械工业,自动化技术

单位: 武汉科技大学冶金装备及其控制教育部重点实验室,武汉科技大学机械自动化学院,中国舰船研究设计中心

基金: 国家自然科学基金资助项目(51775391),装备预研基金项目(6142223180312)

分类号: TP18;TH133.3

页码: 456-462

总页数: 7

文件大小: 1985K

下载量: 499

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