在可变的工作条件下,基于多级条件对抗网络的旋转机械故障诊断的域适应方法
Zhendong Hei1, Haiyang Yang2, Weifang Sun3
1College of Mechanical and Electrical Engineering, Jiaxing Nanhu University, Jiaxing, China; College of Mechanical and Electrical Engineering, Wenzhou University, Wenzhou, China.
旋转机械故障诊断的深度学习模型与域移位和有限的标记数据作斗争. 本研究介绍了多级条件对抗网络 (MCAN),以提高机械健康管理的可转移性和稳定性.
科学领域:
- 人工智能的人工智能
- 机械工程 机械工程
- 机器学习 机器学习
背景情况:
- 深度学习对于旋转机械健康管理和维护决策至关重要.
- 现实世界的应用程序面临诸如域名转移和标记数据不足等挑战,阻碍了模型的有效性.
- 现有的方法通常假定一致的特征分布和充足的标记样本,这并不总是可行的.
研究的目的:
- 为机械故障诊断提出一个新的领域适应性框架,深度多级条件对抗网络 (MCAN).
- 解决领域转移的局限性和复杂工业环境中标记数据的稀缺性.
- 提高机械健康管理中的深度学习模型的可转移性和稳定性.
主要方法:
- 开发了一个共享功能生成器,使用一个具有注意力机制的多尺度模块来捕获丰富的,规模意识的功能.
- 采用基于双向长短期记忆 (BiLSTM) 的域分类器,以利用时空特征进行域适应.
- 纳入特征表示和分类器预测之间的交叉共变性依赖,以提高可区分性.
主要成果:
- 与最先进的方法相比,MCAN模型在跨域转移任务中表现出优异的性能.
- 对公共数据集和实验数据的评估证实了该方法的增强可转移性和稳定性.
- 注意力机制提高了模型在不同工作条件下的动态调整和自我适应能力.
结论:
- 拟议的深度多层次条件对抗网络 (MCAN) 框架有效地解决了机械故障诊断中的领域转移挑战.
- 在旋转机械健康管理和维护中,MCAN为深度学习应用提供了显著的进步.
- 这种方法有可能通过使用有限的标记数据实现可靠的故障诊断来彻底改变未来的应用.
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