[發明專利]基于參數共享對抗域自適應網絡的振動故障遷移診斷方法

有效

• 申請號: 202110291696.8
• 申請日: 2021-03-18
• 公開（公告）號: CN113065581B
• 公開（公告）日: 2022-09-16
• 發明（設計）人: 秦毅;姚群旺;羅均;蒲華燕
• 申請（專利權）人: 重慶大學
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 重慶市嘉允啟行專利代理事務所(普通合伙) 50243
• 代理人: 胡柯

1.一種基于參數共享對抗域自適應網絡的振動故障遷移診斷方法，其特征在于，具體步驟如下：

1)獲取振動信號的源域數據集D_s，源域數據集中包括有帶有故障標簽的源域樣本；獲取振動信號的目標域數據集D_t，目標域數據集中包括有無標簽目標域樣本；

2)將源域數據集和目標域數據集劃分為訓練集和測試集，訓練集中包括有源域樣本訓練集A_s和無標簽目標域訓練集A_t，測試集包括無標簽目標域測試集B_t；

3)構建包括有特征提取器和共享分類器的參數共享對抗域自適應網絡模型；

4)將步驟2)中劃分好的源域樣本訓練集A_s和無標簽目標域訓練集A_t，輸入步驟3)構建的參數共享對抗域自適應網絡模型中，以故障分類損失L_y、域分類損失L_d、域間損失L_CORAL為目標函數，交替進行共享網絡訓練和對抗訓練，對參數共享對抗域自適應網絡模型迭代更新訓練，直到誤差曲線趨于穩定；

共享網絡訓練，其目標是最小化L_y和L_CORAL同時最大化L_d；

對抗訓練，通過對抗機制訓練特征提取器，采用最小化L_d；

5)輸出目標域數據集D_t無標簽目標域樣本的故障診斷結果，完成跨工況和跨測點故障檢測。

2.如權利要求1所述的基于參數共享對抗域自適應網絡的振動故障遷移診斷方法，其特征在于，步驟2)中所述源域訓練集A_s中含有n₁個振動樣本，且該n₁個振動樣本均帶故障標簽，其中表示源域訓練集A_s中第i個振動樣本，則表示源域樣本訓練集A_s中第i個振動樣本的標簽；

所述目標域訓練集A_t中也含有n₁個振動樣本，但是該n₁個振動樣本均不帶故障標簽，其中表示目標域訓練集A_t中第i個振動樣本；

所述目標域測試集B_t中含有n₂個振動樣本，且該n₂個振動樣本均不帶故障標簽，其中表示目標域測試集B_t中第i個振動樣本。

3.如權利要求1所述的基于參數共享對抗域自適應網絡的振動故障遷移診斷方法，其特征在于，步驟3)中所述參數共享對抗域自適應網絡模型由特征提取器和共享分類器組成，其中特征提取器輸出為f＝G_f(x；θ_f)，G_f(·)表示特征提取器模型，f表示特征提取器輸出，θ_f表示特征提取器參數，x表示特征提取器輸入；共享分類器輸出為G_c(·)表示共享分類器模型，表示共享分類器輸出，θ_c表示共享分類器參數，f表示共享分類器輸入，即特征提取器的輸出；共享分類器最后一層輸出通過softmax回歸再取最大值對故障類別進行識別：

其中，w_i為連接第i個輸出神經元的權值矩陣，b為對應的偏置向量，k為故障類別，f₃是共享分類器倒數第二層的輸出；之后，對y的元素中值最大所在的行置為1，其余行為0，得到