一种基于间接分布对齐机制的变工况轴承故障诊断方法

本发明公开了一种基于间接分布对齐机制的变工况轴承故障诊断方法，涉及变工况轴承故障诊断技术领域，包括以下步骤，采集不同工况下的轴承振动数据，建立源域数据和目标域数据集；通过高斯‑拉普拉斯滤波方法对数据集内的数据进行滤波和降噪；利用Wasserstein散度对抗网络与均方误差联合约束特征分布，构建间接分布对齐机制；构建总目标函数，并引入自适应因子进行动态自适应测量与优化，根据分布变化自适应调整优化目标；对构建的深度神经网络模型进行训练，利用梯度下降算法和动态损失测量优化目标函数，获得故障诊断结果。本发明能够提升模型在变工况域适应轴承故障诊断过程中的适应性和准确率。