一种伪标签的基于多次查的半监督学习方法,用于几次射击故障诊断
Shiya Liu1, Zheshuai Zhu1, Zibin Chen1
1College of Mechanical Engineering and Automation, Foshan University, Foshan 528200, China.
Sensors (Basel, Switzerland)
|November 9, 2024
概括
本研究引入了一种新的半监督学习 (SSL) 方法,用于几次射击轴承故障诊断,通过选伪标签和加权样本来提高准确性,以克服低质量的数据问题. 该方法提高了原型的概括性和性能,优于现有技术.
科学领域:
- 机器学习 机器学习
- 机械工程 机械工程
- 信号处理 信号处理
背景情况:
- 在标记数据稀缺的工业中,短暂的故障诊断至关重要.
- 现有的半监督学习 (SSL) 方法与低质量的标记样本作斗争,降低了性能.
- 原型网络方法往往忽略了对类原型的个体样本贡献.
研究的目的:
- 提出一种新的SSL方法,用于几次射击轴承故障诊断.
- 为了解决工业数据集中低质量样本造成的性能恶化.
- 提高轴承故障诊断模型的概括能力和准确性.
主要方法:
- 伪标签多次选策略用于准确的伪标签选择.
- 基于AdaBoost的加权技术用于从集群样本创建强大的类原型.
- 挤压和激发块用于有效的特征提取,增强相关信息.
主要成果:
- 拟议的方法在几次射击轴承故障诊断方面表现出卓越的性能.
- 它有效地减轻了低质量的标记样品的负面影响.
- 在三个轴承数据集上的实验验证证证了其与最先进的方法相比的有效性.
结论:
- 开发的SSL方法为工业环境中的少射击轴承故障诊断提供了强大的解决方案.
- 伪标签选和自适应原型权重显著提高了模型的概括性和准确性.
- 该方法为机器诊断中处理杂数据集提供了一个有希望的方向.
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