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基于迁移学习的滚动轴承故障诊断研究

基于迁移学习的滚动轴承故障诊断研究

摘要：

滚动轴承是旋转机械中常见的零部件，其故障会导致设备的停

机和影响工作效率。为了能够准确预测和诊断滚动轴承故障，

并增强设备的运行可靠性，本研究基于迁移学习方法，提出了

一种新的滚动轴承故障诊断算法。通过将源域滚动轴承数据的

知识迁移到目标域滚动轴承数据中，实现不同设备间故障诊断

的共享，并通过实验验证了该算法的有效性。

1.引言

近年来，滚动轴承故障的预测和诊断一直是旋转机械中的研究

热点。滚动轴承故障的发生会导致旋转机械的性能下降、设备

停机等问题，严重影响生产效率。因此，开展滚动轴承故障诊

断的研究对于提高设备的可靠性和工作效率具有重要意义。

2.相关研究

目前，滚动轴承故障诊断的方法主要包括传统的模型驱动方法

和基于数据驱动的方法。传统的模型驱动方法需要建立复杂的

轴承故障模型，并且对不同设备需要重新建模，存在一定的局

限性。而数据驱动方法直接使用滚动轴承信号进行分析，能够

更好地捕捉到故障特征。

3.迁移学习

迁移学习是指通过利用源域数据的知识来改善在目标域上的学

习性能。在滚动轴承故障诊断中，不同设备具有不同的故障特

征，因此可以通过将源域数据的知识迁移到目标域数据中，实

现模型的跨设备共享。

4.基于迁移学习的滚动轴承故障诊断算法

本研究提出了一种基于迁移学习的滚动轴承故障诊断算法。首

先，搜集不同设备的滚动轴承数据，并对源域数据进行预处理

和特征提取。然后，利用源域数据训练一个基础模型，并通过

迁移学习将模型的知识迁移到目标域数据中。最后，利用目标

域数据进行模型的微调，得到一个适应目标域的滚动轴承故障

诊断模型。

5.实验与结果分析

通过实验验证了基于迁移学习的滚动轴承故障诊断算法的有效

性。实验结果显示，该算法能够准确预测和诊断不同设备的滚

动轴承故障，并且相较于传统的模型驱动方法和单一设备的数

据驱动方法，具有更好的性能。

6.结论

本研究基于迁移学习的方法，提出了一种新的滚动轴承故障诊

断算法，并通过实验验证了其有效性。该算法能够在不同设备

间实现模型的共享，并能够准确预测和诊断滚动轴承故障，提

高设备的运行可靠性和工作效率。未来，可以进一步研究和改

进基于迁移学习的滚动轴承故障诊断算法，以更好地适应各类

滚动轴承故障诊断需求

本研究提出了一种基于迁移学习的滚动轴承故障诊断算法。

通过将源域数据的知识迁移到目标域数据中，实现了模型的跨

设备共享。实验结果表明，该算法能够准确预测和诊断不同设

备的滚动轴承故障，相较于传统模型驱动方法和单一设备的数

据驱动方法，具有更好的性能。该算法的应用能够提高设备的

运行可靠性和工作效率，为滚动轴承故障诊断领域提供了一种

有效的解决方案。未来的研究可以进一步改进和完善该算法，

以更好地满足滚动轴承故障诊断的需求