基于渐进式迁移学习网络的机械故障智能诊断方法

本发明涉及一种基于渐进式迁移学习网络的机械故障智能诊断方法，属于机械部件监测和故障诊断技术领域。其包括：分别在实验室环境和真实工业环境下采集原始信号数据，并对数据进行预处理；建立基于渐进式迁移学习网络架构的故障识别模型，结合传播过程中的损失函数，以最小化源域和目标域样本的分类误差和最小化样本分布的域间差异为目标获取最优网络参数；采集真实工业环境下的实时信号数据，将其输入优化后的基于渐进式迁移学习网络架构的故障识别模型，故障识别模型输出故障类型。本发明通过逐步约束样本迁移学习过程中特征的映射，提高了样本迁移的成功率和故障识别的准确率。