摘要
本发明公开了一种齿轮箱故障检测诊断方法、电子设备及存储介质。包括:获取齿轮箱全生命周期的目标域原始信号和源域数据库中带标签的源域原始信号数据;提取目标域数据的时域、频域特征,对特征进行加权融合生成目标域融合特征向量,进行无监督异常检测,生成孤立森林异常检测模型;提取源域数据特征,得到源域特征向量,输入图生成层构建实例图,通过分类器实现故障类型预测;基于目标域异常信号,将源域故障诊断模型迁移至目标域,通过对抗训练框架优化模型适应性,基于优化后模型进行故障类型识别,输出诊断结果。本发明具有较好的稳定性,对噪声的鲁棒性较强,具有一定的泛化能力。增强特征表达的完整性与互补性;提升故障检测的精度与效率。
技术关键词
齿轮箱故障检测
诊断方法
频域特征
故障诊断模型
卷积神经网络提取
特征提取器
协方差矩阵
无监督
对齐模块
样本
节点特征
异常信号
局部特征信息
分类器
数据
标签
多通道特征
随机梯度下降
通信接口
电子设备