数字孪生驱动的矿井提升机监测数据域自适应故障诊断方法

一种数字孪生驱动的矿井提升机监测数据域自适应故障诊断方法，在试验台上搭建四组物理实体模型，并获得测量目标域数据集；分别建立外环故障数字孪生模型、内环故障数字孪生模型、滚轮故障数字孪生模型和健康模型数字孪生模型，并获得对应的模拟故障数据集；构建基于域适应的故障诊断模型；构建域对抗神经网络；将模拟源样本和实测目标样本同时送入域对抗神经网络中，利用域对抗神经网络减小模拟的源域数据与测量的目标域数据之间的特征分布差异，获得基于域适应的故障诊断模型；利用基于域适应的故障诊断模型进行实时故障诊断，并输出故障诊断结果。该方法能有效解决测试数据和训练数据的分布不一致问题，能有效提高故障诊断的准确性和及时性。