一种改进模型迁移策略的滚动轴承故障诊断方法

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摘要

一种改进模型迁移策略的滚动轴承故障诊断方法，属于滚动轴承故障诊断技术领域。针对源域与目标域中相同状态数据分布差异大的问题而提出。利用小波变换获取不同型号轴承振动信号的时频谱并构建图像数据集；选择某种型号的数据作为源域，其他型号数据作为目标域；使用源域数据训练ResNet‑34深度卷积网络，得到源域数据分类模型；利用隐式渐变元学习自适应决定迁移知识层级及知识内容实现模型迁移策略的改进，避免异构体系结构中梯度不易收敛现象；将迁移的知识引入目标域ResNet‑152卷积神经网络数据训练的过程中通过参数传递实现模型迁移；在训练源域与目标域网络时采用随机梯度下降算法优化网络参数，建立不同型号滚动轴承的故障诊断模型。

基本信息

专利标题：

一种改进模型迁移策略的滚动轴承故障诊断方法

专利标题（英）：

暂无

公开（公告）号：

CN111721536A

申请号：

CN202010636625.2

公开（公告）日：

2020-09-29

申请日：

2020-07-20

授权号：

CN111721536B

授权日：

2022-05-27

发明人：

王庆岩吕海岩王玉静康守强谢金宝梁欣涛

申请人：

哈尔滨理工大学

申请人地址：

黑龙江省哈尔滨市南岗区学府路52号

代理机构：

黑龙江立超同创知识产权代理有限责任公司

代理人：

杨立超

优先权：

CN202010636625.2

主分类号：

G01M13/045

IPC分类号：

G01M13/045 G06K9/00 G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08