面向微小振动故障诊断的匹配小波深度迁移学习
Research on matched wavelet deep transfer learning for micro vibration fault diagnosis
中国民航大学 航空工程学院, 天津 300300
摘要
针对传统方法在微小振动故障诊断中存在的特征识别效率低和样本数量有限等问题，提出匹配小波深度模型迁移学习方法。首先利用Morse连续小波对一维故障信号进行匹配升维，捕捉微小变化，得到可视化强化特征图像；其次对深度迁移网络源域模型进行有效迁移，该模型具有高效的图像学习经验，可降低目标域训练样本数量；最后在模型迁移中根据有限数据进行流程的参数优化。实验证明，该方法泛化能力强，可对多工况下微小特征进行检测与定位，并有效减少对数据的依赖，能够极大提高运算速度和诊断精度。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(52172360)
先进航空动力创新工作站项目(HFY-KZ-2022-J09023)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2023.01.0006
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2023年第40卷 第8期
所属栏目: 系统应用开发
出版页码: 2417-2422
文章编号: 1001-3695(2023)08-027-2417-06
发布历史
[2023-03-13] 优先出版
[2023-08-05] 印刷出版
引用本文
张莹, 彭庭威, 罗睿敏. 面向微小振动故障诊断的匹配小波深度迁移学习 [J]. 计算机应用研究, 2023, 40 (8): 2417-2422. (Zhang Ying, Peng Tingwei, Luo Ruimin. Research on matched wavelet deep transfer learning for micro vibration fault diagnosis [J]. Application Research of Computers, 2023, 40 (8): 2417-2422. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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