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基于类加权对抗网络的跨域旋转机械故障诊断
文献摘要：
为解决边缘数据离群性问题,提出了一种基于类加权对抗网络的跨域旋转机械故障诊断方法.通过在源类别上附加类级权重,可以直观地表示源域和目标域之间的关系,有利于共享类别的条件对齐.进一步提出用于局部域自适应的类加权对抗网络,同时忽略源异常值,有效激励了正知识的转移,提升域自适应的效果.在CWRU数据集和一个列车转向架数据集上对该方法进行了实验,结果表明提出的方法可以有效地解决边缘数据离群性问题,提升知识迁移的效果从而提高故障诊断精度.
文献关键词：
旋转机械;故障诊断;对抗网络;域自适应
中图分类号：
作者姓名：
彭博;张毅;蹇清平;于翔
作者机构：
成都工业职业技术学院,四川 成都 610218;西南石油大学机电工程学院,四川 成都 610500
文献出处：
引用格式：
[1]彭博;张毅;蹇清平;于翔-.基于类加权对抗网络的跨域旋转机械故障诊断)[J].机械设计与制造,2022(08):74-79,87
A类：
B类：
对抗网络,跨域,旋转机械故障诊断,离群,群性,故障诊断方法,源域,目标域,对齐,局部域,域自适应,异常值,有效激励,CWRU,列车,转向架,知识迁移,故障诊断精度
AB值：
0.318247
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