摘要
本发明公开了一种零序电流和振动信号融合最优传输的传动链跨域诊断方法,包括以下步骤:数据采集和预处理;构建多传感器融合特征最优传输域适应诊断模型:首先利用多尺度深度可分离卷积提取源域和目标域中的多尺度特征,并通过空间通道注意力机制增强特征表示;然后再计算域适应损失,计算源域和目标域特征之间的局部最大均值差异损失,以及使用最优传输方法对齐源域和目标域分布的损失;模型训练与故障诊断。本发明联合了局部最大均值差异损失与最优传输距离损失构建双约束优化目标,通过局部最大均值差异损失负责更精细地捕捉分布差异,而最优传输距离损失则负责找到最优的传输方案以缩小这些差异,提升了模型的泛化能力。
技术关键词
诊断方法
通道注意力机制
传动链
卷积特征提取
多传感器融合
模拟实验平台
旋转机械故障
多尺度
分类器
电流
传输方法
信号
样本
融合特征
更新模型参数
标签
数据
拼接技术
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装备故障诊断方法
多项式
卷积模型
节点
粒子群算法优化
分选方法
深度学习网络
坐标
通道注意力机制
图像语义分割
蝗虫算法
故障诊断方法
断路器
混沌反向学习
异常数据检测
轴承系统
故障诊断方法
循环生成对抗网络
转子
一维卷积神经网络