摘要
本申请公开了一种用于旋转机械迁移诊断的无监督多源信息域自适应方法、设备、介质及产品,涉及机械故障诊断领域。该方法包括:获取多源信息;将多源信息融合并压缩为单一融合样本;构建信息融合增强的域自适应自注意力网络迁移学习模型;将单一融合样本输入信息融合增强的域自适应自注意力网络迁移学习模型,得到旋转机械的迁移诊断结果。本申请能够解决已知多源信息域自适应方法中存在的负迁移、信息丢失和高计算负担等问题。
技术关键词
迁移学习模型
特征提取器
样本
权重分配机制
注意力机制
多源信息融合
二维卷积神经网络
模块
代表
多传感器
旋转机械
生成特征
机械故障诊断
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