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摘要
由于工况不同引起的数据分布差异造成滚动轴承故障诊断效果不佳，提出基于深度子领域自适应(Deep Subdomain Adaption Network, DSAN)的滚动轴承故障诊断方法。首先对滚动轴承振动信号进行连续小波变换，构造时频图来描述其故障特征。其次，将数据映射到深度神经网络中提取特征，并在特征空间中对两个领域的特征进行对齐，通过特征对齐减少两个领域间的特征差异，完成不同工况下的滚动轴承故障诊断。为了验证上述方法的有效性，在滚动轴承数据集进行了实验验证。
- 出版日期2023
- 单位重庆交通大学
