<s>大数据_n 下_f 机械_n 装备_n 故障_n 的_u 深度_n 迁移_vn 诊断_vn 方法_n</s>
<s>雷亚国_nr 杨彬_nr 杜兆钧_nr 吕娜_nr</s>
<s>西安_ns 交通_n 大学_n 现代_t 设计_vn 及_c 转子_n 轴承_n 系统_n 教育部_nt 重点_n 实验室_n</s>
<s>机械_n 工程_n 学报_n 2019_m (_w 07_m )_w</s>

<s>摘要_n ：_w 机械_n 故障_n 智能_n 诊断_vn 是_v 大数据_n 驱动_v 下_f 保障_v 装备_n 安全_ad 运行_v 的_u 重要_a 手段_n 。_w</s><s>为_p 准确_ad 识别_v 装备_n 的_u 健康_a 状态_n ,_w 智能_n 诊断_vn 需要_v 依靠_v 充足_a 的_u 可_a 用_a 监测_vn 数据_n 训练_v 智能_n 诊断_vn 模型_n 。_w</s><s>而_c 在_p 工程_n 实际_n 中_f ,_w 机械_n 装备_n 的_u 可_a 用_vn 数据_n 稀缺_a ,_w 导致_v 训练_v 的_u 智能_n 诊断_vn 模型_n 对_p 装备_n 健康_a 状态_n 的_u 识别_vn 精度_n 低_a ,_w 制约_v 了_u 机械_n 故障_n 智能_n 诊断_vn 的_u 工程_n 应用_vn 。_w</s><s>鉴于_p 实验室_n 环境_n 中_f 获取_v 的_u 装备_n 可_a 用_vn 数据_n 充足_a ,_w 即_v 数据_n 的_u 典型_a 故障_n 信息_n 丰富_a 、_w 健康_an 标记_n 信息_n 充足_a ,_w 且_c 此_r 类_q 数据_n 与_p 工程_n 实际_a 装备_n 的_u 监测_vn 数据_n 间_f 存在_v 相关_v 的_u 故障_n 信息_n ,_w 提出_v 机械_n 装备_n 故障_n 的_u 深度_n 迁移_vn 诊断_vn 方法_n ,_w 将_p 实验室_n 环境_n 中_f 积累_v 的_u 故障_n 诊断_vn 知识_n 迁移_v 应用_v 于_p 工程_n 实际_a 装备_n 。_w</s><s>首先_c 构建_v 领域_n 共享_v 的_u 深度_n 残_a 差_n 网络_n ,_w 从_p 源自_v 不同_a 机械_n 装备_n 的_u 监测_vn 数据_n 中_f 提取_v 迁移_vn 故障_n 特征_n ;_w 然后_c 在_p 深度_n 残_a 差_n 网络_n 的_u 训练_vn 过程_n 中_f 施加_v 领域_n 适_vn 配_vn 正则_a 项_Ng 约束_vn ,_w 形成_v 深度_n 迁移_vn 诊断_vn 模型_n 。_w</s><s>通过_p 实验室_n 滚动_vn 轴承_n 与_p 机车_n 轴承_n 的_u 迁移_vn 诊断_vn 试验_vn 对_p 提出_vn 方法_n 进行_v 验证_vn ,_w 试验_vn 结果_n 表明_v :_w 提出_vn 方法_n 能够_v 运用_v 实验室_n 滚动_vn 轴承_n 的_u 故障_n 诊断_vn 知识_n ,_w 识别_v 出_v 机车_n 轴承_n 的_u 健康_a 状态_n 。_w</s>
<s>基金_n ：_w 国家_n 自然_l 科学_l 基金_n (_w 61673311_m )_w ;_w NSFC_nx -_w 浙江_ns 两化_n 融合_vn 联合_vn 基金_n (_w U1709208_m )_w ;_w 中组部_j “_w 万_m 人_n 计划_n ”_w 青年_n 拔尖_a 人才_n 支持_vn 计划_n 资助_vn 项目_n</s>
<s>关键_n 词_n ：_w 机械_n 装备_n ;_w 机械_n 故障_n 智能_n 诊断_vn ;_w 深度_n 学习_vn ;_w 迁移_vn 学习_vn</s>
<s>作者_n 简介_n ：_w *_w 雷亚国_nr (_w 通信_vn 作者_n )_w ,_w 男_b ,_w 1979_m 年_t 出生_v ,_w 博士_n ,_w 教授_n ,_w 博士_n 研究生_n 导师_n 。_w</s><s>主要_b 研究_vn 方向_n 为_v 大数据_n 智能_n 故障_n 诊断_vn 与_c 寿命_n 预测_vn 、_w 机械_n 状态_n 健康_an 监测_vn 与_c 智能_n 维护_vn 、_w 机械_n 系统_n 建模_vn 与_c 动态_n 信号_n 处理_vn 。_w</s><s>E-mail_nx :_w yaguolei@mail.xjtu.edu.cn_nx ;_w</s>
<s>收_v 稿_Ng 日期_n ：_w 2018-06-29_m</s>

<s>0_m 前言_n</s>
<s>随着_p 工业_n 互联网_n 、_w 物联网_n 技术_n 的_u 快速_d 兴起_vn 与_c 蓬勃_a 发展_vn ,_w 机械_n 装备_n 的_u 多_a 源_Ng 传感器_n 网络_n 密集_ad 排_v 布_v 、_w 监测_vn 数据_n 交互量_n 与日俱增_i ,_w 使_v 机械_n 故障_n 诊断_vn 步入_v “_w 大数据_n ”_w 时代_n ,_w 这_r 为_p 全面_ad 掌握_v 装备_n 的_u 健康_a 服役_vn 状态_n 提供_v 了_u 大_a 信息_n 、_w 大_a 知识_n ,_w 而_c 如何_r 有效_ad 挖掘_v 机械_n 大数据_n 背后_f 的_u 潜在_b 价值_n 成为_v 大数据_n 驱动_v 下_f 保障_v 装备_n 安全_ad 运行_v 的_u 前沿_s 热点_n 与_c 研究_vn 难点_n [_w 1_m ]_w 。_w</s>
<s>故障_n 智能_n 诊断_vn 通过_p 自动_d 提取_v 机械_n 监测_vn 数据_n 中_f 隐含_v 的_u 故障_n 信息_n ,_w 智能_n 识别_v 装备_n 的_u 健康_a 状态_n ,_w 成为_v 大数据_n 下_f 保障_v 机械_n 装备_n 安全_ad 运行_v 的_u 重要_a 手段_n 。_w</s><s>近年_l 来_f ,_w 涉及_v 机械_n 故障_n 智能_n 诊断_vn 的_u 相关_vn 研究_vn 层出不穷_i [_w 2_m -_w 4_m ]_w ,_w 然而_c ,_w 这些_r 研究_vn 一般_ad 基于_p 可_v 用_v 监测_vn 数据_n 充足_a 的_u 假设_n ,_w 即_v 要求_v 用于_v 智能_n 诊断_vn 模型_n 训练_vn 的_u 机械_n 监测_vn 数据_n :_w 典型_a 故障_n 信息_n 丰富_a 、_w 健康_an 标记_n 信息_n 充足_a 。_w</s><s>在_p 工程_n 实际_n 中_f ,_w 上述_b 假设_n 却_d 很_d 难_a 满足_v ,_w 原因_n 在于_v 工程_n 实际_a 装备_n 的_u 监测_vn 数据_n 具有_v 如下_vn 特点_n :_w (_w 1_m )_w 价值_n 密度_n 低_a ,_w 装备_n 长期_d 处于_v 正常_a 的_u 运行_vn 状态_n ,_w 因此_c ,_w 正常_a 状态_n 下_f 获取_v 的_u 监测_vn 数据_n 多_a ,_w 而_c 故障_n 状态_n 下_f 获取_v 的_u 监测_vn 数据_n 少_a ,_w 使得_v 监测_vn 数据_n 中_f 的_u 信息_n 重复性_n 高_a 、_w 典型_a 故障_n 信息_n 缺失_v ;_w (_w 2_m )_w 可_vn 利用率_n 低_a ,_w 装备_n 在_p 长期_b 运行_vn 过程_n 中_f ,_w 积累_v 了_u 海量_n 监测_vn 数据_n ,_w 但_c 其中_r 仅_d 有_v 极_d 少数_m 监测_vn 数据_n 对应_v 的_u 装备_n 健康_a 状态_n 已知_v ,_w 可_v 用于_v 训练_v 智能_n 诊断_vn 模型_n 。_w</s><s>多数_m 监测_vn 数据_n 需要_v 标记_v 健康_a 状态_n ,_w 而_c 标记_vn 数据_n 代价_n 高昂_a ,_w 如_c 不_d 可_v 频繁_ad 停机_v 自检_j 故障_n 、_w 人工_n 标记_v 数据_n 费时_a 费力_a ,_w 致使_v 监测_vn 数据_n 的_u 健康_an 标记_n 信息_n 匮乏_v 。_w</s><s>综_Vg 上_f 原因_n ,_w 工程_n 实际_n 中_f 获取_v 的_u 机械_n 装备_n 可_v 用_vn 数据_n 稀缺_a ,_w 难以_d 训练_v 并_c 获得_v 对_p 装备_n 健康_a 状态_n 识别_vn 精度_n 高_a 的_u 智能_n 诊断_vn 模型_n 。_w</s><s>研究_v 和_c 利用_v 先进_a 的_u 新_a 理论_n 和_c 新_a 技术_n 解决_v 可_a 用_vn 数据_n 稀缺_a 这_r 一_m 问题_n ,_w 是_v 机械_n 故障_n 智能_n 诊断_vn 的_u 研究_vn 成果_n 向_p 工程_n 应用_vn 转化_v 的_u 关键_n 所在_n 。_w</s>
<s>近年_l 来_f ,_w 迁移_vn 学习_v 受到_v 国内外_s 学者_n 的_u 广泛_a 关注_vn 与_c 研究_vn 。_w</s><s>根据_p 《_w 中国_ns 机器_n 学习_vn 白皮书_n 》_w 定义_n [_w 5_m ]_w :_w 迁移_v 学习_v 是_v 运用_v 已_d 存有_v 的_u 知识_n 对_p 不同_a 但_c 相关_vn 领域_n 问题_n 进行_v 求解_vn 的_u 一_m 种_q 新_a 的_u 机器_n 学习_vn 方法_n 。_w</s><s>该_r 技术_n 能够_v 解决_v 可_a 用_vn 训练_vn 样本_n 稀缺_a 的_u 学习_vn 问题_n ,_w 并_c 已经_d 在_p 图像_n 识别_vn [_w 6_m ]_w 、_w 语音_n 识别_vn [_w 7_m ]_w 、_w 文本_n 识别_vn [_w 8_m ]_w 等_u 领域_n 成功_ad 应用_v 。_w</s><s>在_p 机械_n 故障_n 智能_n 诊断_vn 领域_n ,_w 迁移_vn 学习_vn 逐渐_d 开始_v 受到_v 研究_vn 人员_n 的_u 关注_vn 。_w</s><s>陈超_nr 等_u [_w 9_m ]_w 提出_v 基于_p 辅助_vn 数据_n 的_u 改进_vn LSSVM_nx 迁移_vn 学习_vn 策略_n ,_w 弥补_v 了_u 不同_a 工_n 况_Ng 下_f 轴承_n 可_a 用_vn 数据_n 不足_a 的_u 缺陷_n ,_w 提高_v 了_u 轴承_n 故障_n 的_u 诊断_vn 精度_n ;_w LU_nx 等_u [_w 10_m ]_w 建立_v 领域_n 适配_vn 智能_n 诊断_vn 模型_n ,_w 实现_v 了_u 不同_a 工_n 况_Ng 之间_f 滚动_vn 轴承_n 的_u 健康_a 状态_n 识别_vn 。_w</s><s>上述_b 研究_vn 成果_n 表明_v :_w (_w 1_m )_w 利用_v 已_d 有_v 机械_n 的_u 故障_n 诊断_vn 知识_n 能够_v 识别_v 具有_v 相关_vn 故障_n 信息_n 机械_n 的_u 健康_a 状态_n ;_w (_w 2_m )_w 缩小_v 因_Ng 变_v 工_n 况_Ng 、_w 不同_a 测试_vn 环境_n 等_u 因素_n 引入_v 的_u 数据_n 分布_vn 差异_n 是_v 迁移_vn 学习_vn 应用_v 于_p 故障_n 智能_n 诊断_vn 的_u 关键_n 。_w</s><s>然而_c ,_w 以上_f 研究_vn 均_d 局限_v 于_p 同_v 一_m 机械_n 装备_n 在_p 不同_a 运行_vn 工_n 况_n 间_f 的_u 迁移_vn 诊断_vn 任务_n ,_w 其_r 方法_n 的_u 有效性_n 建立_v 在_p 一定_b 假设_n 下_f :_w 同_v 一_m 装备_n 在_p 某_r 一_m 工_n 况_Ng 下_f 获取_v 的_u 可_a 用_vn 数据_n 充足_a ,_w 这_r 与_p 工程_n 实际_a 装备_n 的_u 监测_vn 数据_n 特点_n 不_d 符_v ,_w 难以_d 适应_v 和_c 满足_v 机械_n 故障_n 智能_n 诊断_vn 的_u 工程_n 应用_vn 需求_n 。_w</s>
<s>针对_p 以上_f 不足_a ,_w 本_r 文_Ng 考虑_v 到_v 实验室_n 环境_n 中_f ,_w 机械_n 装备_n 的_u 监测_vn 数据_n 具有_v 典型_a 故障_n 信息_n 丰富_a 、_w 健康_an 标记_n 信息_n 充足_a 的_u 特点_n ,_w 且_c 此_r 类_q 数据_n 与_p 工程_n 实际_a 装备_n 的_u 监测_vn 数据_n 间_f 存在_v 相关_vn 故障_n 信息_n ,_w 若_c 能_v 取_v 实验室_n 中_f 试验_vn 装备_n 的_u 监测_vn 数据_n 之_u “_w 长_a ”_w 弥补_v 工程_n 实际_a 装备_n 的_u 监测_vn 数据_n 之_u “_w 短_an ”_w ,_w 则_c 可望_v 放宽_v 可_a 用_vn 数据_n 充足_a 的_u 假设_v 对_p 机械_n 故障_n 智能_n 诊断_vn 研究_vn 的_u 限制_vn 。_w</s><s>因此_c ,_w 提出_v 机械_n 装备_n 故障_n 的_u 深度_n 迁移_vn 诊断_vn 方法_n 。_w</s><s>该_r 方法_n 通过_p 构建_v 领域_n 共享_v 的_u 深度_n 残_a 差_n 网络_n ,_w 提取_v 源自_v 试验_vn 装备_n 与_c 工程_n 实际_a 装备_n 监测_vn 数据_n 中_f 的_u 迁移_vn 故障_n 特征_n ,_w 并_c 在_p 深度_n 残_a 差_n 网络_n 的_u 训练_vn 过程_n 中_f 引入_v 领域_n 适_vn 配_vn 约束_v ,_w 形成_v 深度_n 迁移_vn 诊断_vn 模型_n 。_w</s><s>旨_Vg 在_v :_w (_w 1_m )_w 利用_v 试验_vn 装备_n 监测_vn 数据_n 中_f 丰富_a 的_u 典型_a 故障_n 信息_n ,_w 弥补_v 工程_n 实际_a 装备_n 监测_vn 数据_n 的_u 典型_a 故障_n 信息_n 缺失_n ;_w (_w 2_m )_w 运用_v 试验_vn 装备_n 充足_a 的_u 可_v 用_vn 样本_n 辅助_v 训练_vn 智能_n 诊断_vn 模型_n ,_w 克服_v 工程_n 实际_a 装备_n 的_u 监测_vn 数据_n 因_p 健康_an 标记_n 信息_n 匮乏_v 而_c 导致_v 训练_v 的_u 模型_n 对_p 装备_n 健康_a 状态_n 识别_vn 精度_n 低_a 的_u 缺陷_n 。_w</s><s>最终_d 通过_p 迁移_vn 实验室_n 环境_n 中_f 积累_v 的_u 故障_n 诊断_vn 知识_n ,_w 识别出_v 工程_n 实际_a 装备_n 的_u 健康_a 状态_n 。_w</s>
<s>1_m 迁移_vn 诊断_vn 问题_n 描述_vn</s>
<s>结合_v 迁移_v 学习_v 的_u 相关_vn 概念_n 及_c 术语_n [_w 11_m ]_w ,_w 本_r 文_Ng 涉及_v 的_u 机械_n 故障_n 迁移_vn 诊断_vn 问题_n 应_v 满足_v 以下_f 条件_n 。_w</s>
<s>(_w 1_m )_w 源_n 域_n 由_p 含_v 健康_a 标记_n 信息_n 的_u 试验_vn 装备_n 监测_vn 数据_n 的_u 样本_n 空间_n X_nx s_n 及其_c 服从_v 的_u 数据_n 分布_v 组成_v ,_w 即_v :_w ,_w 为_p 识别_v 工程_n 实际_a 装备_n 的_u 健康_a 状态_n 提供_v 所_u 需_v 的_u 故障_n 诊断_vn 知识_n 。_w</s>
<s>(_w 2_m )_w 目标域_n 由_p 无_v 健康_a 标记_vn 信息_n 的_u 工程_n 实际_a 装备_n 监测_vn 数据_n 的_u 样本_n 空间_n X_nx t_n 及其_c 服从_v 的_u 数据_n 分布_vn 组成_v ,_w 即_v :_w ,_w 是_v 实验室_n 中_f 试验_vn 装备_n 的_u 故障_n 诊断_vn 知识_n 的_u 应用_vn 对象_n 。_w</s>
<s>(_w 3_m )_w 源_n 域_n 与_p 目标_n 域_Ng 之间_f 应_v 具有_v 相关_v 的_u 典型_a 故障_n 信息_n ,_w 且_c 源_n 域_n 须_d 满足_v 目标_n 域_Ng 的_u 故障_n 诊断_vn 知识_n 需要_n 。_w</s><s>要求_v 源_n 域_n 数据_n 的_u 标记_n 空间_n Y_nx s_n 须_d 涵盖_v 目标_n 域_Ng 数据_n 的_u 标记_n 空间_n Y_nx t_n ,_w 即_v :_w Y_nx t_n ⊆Y_w s_nx ⊆Y_w 。_w</s>
<s>通过_p 源_n 域_n 装备_n 的_u 监测_vn 数据_n 样本_n 训练_vn ,_w 建立_v 由_p 源_n 域_n 装备_n 监测_vn 数据_n 的_u 样本_n 空间_n X_nx s_q 至_p 健康_a 标记_vn 空间_n Y_nx s_q 的_u 非线性_b 映射_vn 关系_n ,_w 即_v 为_p 获取_v 的_u 装备_n 故障_n 诊断_vn 知识_n 。_w</s><s>如_v 图_n 1a_nx 所_u 示_v ,_w 由于_c 源_n 域_n 与_p 目标_n 域_Ng 装备_n 的_u 监测_vn 数据_n 之间_f 存在_v 较_d 大_a 的_u 分布_vn 差异_n ,_w 源_n 域_n 装备_n 的_u 故障_n 诊断_vn 知识_n f_nx 不_d 能_v 准确_ad 识别_v 目标_n 域_Ng 装备_n 的_u 无_v 健康_an 标记_n 样本_n 类别_n ,_w 导致_v 误判_v 机械_n 装备_n 的_u 健康_a 状态_n 。_w</s><s>针对_p 上述_b 的_u 领域_n 差异_n 问题_n ,_w 如_v 图_n 1b_nx 所_u 示_v ,_w 本_r 文_Ng 旨_v 在_p 构建_v 深度_n 迁移_vn 诊断_vn 模型_n ,_w 适配_v 源_n 域_n 与_c 目标_n 域_n 装备_n 的_u 监测_vn 数据_n 分布_vn ,_w 使_v 源_n 域_n 装备_n 的_u 故障_n 诊断_vn 知识_n f_nx 能够_v 识别_v 目标_n 域_n 装备_n 的_u 健康_a 状态_n 。_w</s>
<s>图_n 1_m 机械_n 故障_n 迁移_vn 诊断_vn 示意图_n</s>
<s>2_m 机械_n 故障_n 的_u 深度_n 迁移_vn 诊断_vn 方法_n</s>
<s>针对_p 由_p 试验_vn 装备_n 故障_n 至_p 工程_n 实际_a 装备_n 故障_n 的_u 迁移_vn 诊断_vn 问题_n ,_w 建立_v 机械_n 故障_n 的_u 深度_n 迁移_vn 诊断_vn 方法_n ,_w 该_r 方法_n 主要_d 由_p 迁移_vn 故障_n 特征_n 提取_vn 及其_c 分布_vn 适_vn 配_vn 两_m 部分_n 组成_v 。_w</s><s>其中_r ,_w 前者_r 利用_v 领域_n 共享_v 的_u 深度_n 残_a 差_Ng 网络_n (_w Deep_a residual_nx network_n ,_w ResNet_nx )_w ,_w 提取_v 源_n 域_n 与_c 目标_n 域_Ng 装备_n 监测_vn 数据_n 中_f 的_u 迁移_vn 故障_n 特征_n ;_w 后者_r 通过_p 正则化_vd 约束_v ResNet_nx 的_u 训练_vn 过程_n ,_w 形成_v 机械_n 故障_n 的_u 深度_n 迁移_vn 诊断_vn 模型_n ,_w 缩小_v 提取_v 的_u 源_n 域_n 与_p 目标_n 域_Ng 装备_n 监测_vn 数据_n 中_f 迁移_vn 故障_n 特征_n 间_f 的_u 分布_vn 差异_n ,_w 使_v 源_n 域_n 装备_n 的_u 故障_n 诊断_vn 知识_n 能够_v 用于_v 识别_v 目标_n 域_Ng 装备_n 的_u 健康_a 状态_n 。_w</s>
<s>2.1_m 迁移_vn 故障_n 特征_n 提取_vn</s>
<s>构建_v 的_u ResNet_nx 模型_n 结构_n 如_v 图_n 2_m 所_u 示_Vg ,_w 主要_d 由_p 输入_vn 层_n 、_w 多_a 级_q 残_a 差_n 单元_n 、_w 全_a 连接_vn 层_n 及_c 输出_vn 层_n 四_m 部分_n 组成_v 。_w</s><s>该_r 模型_n 能够_v 同时_d 提取_v 源域_n 与_c 目标域_n 装备_n 监测_vn 数据_n 中_f 的_u 迁移_vn 故障_n 特征_n 。_w</s>
<s>若_v x_nx i_nx s_nx 、_w x_nx i_nx t_nx 分别_d 为_v 源_n 域_n 与_c 目标域_n 装备_n 监测_vn 数据_n 集_v 中_f 的_u 第_m i_nx 个_q 样本_n 。_w</s><s>计算_v 卷_n 积_v 核_n 与_c 输入_v 的_u 样本_n 的_u 卷_n 积_vn 和_c ,_w 可得_v 特征_n 矢量_n</s>
<s>式_Ng 中_f ,_w 为_p 输入_v 层_n 待_v 训练_v 参数_n 集_q 。_w</s>
<s>为_p 降低_v 特征_n 维_n 数_n ,_w 减少_v ResNet_nx 的_u 待_v 训练_v 参数_n 数量_n ,_w 将_p 特征_n 矢量_n 分割_v 为_v 若干_m 无_v 重叠_vn 段_Ng ,_w 返回_v 每_r 段_q 元素_n 的_u 最_d 大_a 值_n ,_w 即_v 最_d 大_a 池_Vg 化_vn 过程_n ,_w 由此_d 可得_v</s>
<s>式_Ng 中_f ,_w 为_v 特征_n 矢量_n 中_f 第_m j_q 行_q 、_w n_nx 列_n 元素_n ;_w s_nx 为_v 无_v 重叠_vn 段_Ng 长度_n ,_w 此处_s 取_v s_nx =_w 2_m 。_w</s>
<s>图_n 2_m ResNet_nx 的_u 模型_n 结构_n</s>
<s>Res_nx Net_nx 通过_p 堆叠_v 多_a 级_q 残_a 差_n 单元_n ,_w 提取_v 池_Vg 化_v 后_f 特征_n 的_u 深层_b 抽象_a 表达_vn 。_w</s><s>每_r 级_q 残_n 差_n 单元_n 均_d 为_v 残_n 差_n 函数_n 与_c 输入_vn 特征_n 之_u 和_Ng [_w 12_m ]_w ,_w 其中_r ,_w 残_a 差_n 函数_n 为_v 堆叠_v 两_m 层_q 卷_n 积_vn 层_n 构建_v 的_u 非线性_b 映射_vn ,_w 即_v</s>
<s>式_Ng 中_f ,_w 为_v 第_m l_nx 级_n 残_n 差_n 单元_n 的_u 待_v 训练_vn 参数_n 集_q ;_w 表示_v 第_m l_nx 级_n 的_u 残_n 差_Ng 函数_n 。_w</s>
<s>令_v ,_w 可_v 得_v 第_m l_nx 级_n 残_a 差_Ng 单元_n 的_u 输出_vn 为_v</s>
<s>式_Ng 中_f ,_w L_nx 为_v 残_a 差_Ng 单元_n 的_u 级数_n ,_w 此处_s 取_v L_nx =_w 12_m 。_w</s>
<s>获得_v 源_n 域_Ng 与_c 目标_n 域_Ng 装备_v 监测_vn 数据_n 的_u 迁移_vn 故障_n 特征_n 后_f ,_w 再次_d 进行_v 最_d 大_a 池_Vg 化_vn ,_w 并_c 将_p 池_Vg 化_v 后_f 的_u 特征_n 矢量_n 平铺_v 为_v 一_m 维_q 矢量_n ,_w 以_p 此_r 作为_v 全_a 连接_vn 层_n 的_u 输入_vn</s>
<s>式_Ng 中_f ,_w flatten_nx (_w ⋅_w )_w 为_v 平铺_n 函数_n ;_w down_nx (_w ⋅_w )_w 详见_v 式_Ng (_w 2_m )_w 。_w</s>
<s>通过_p 全_a 连接层_n 将_p 提取_v 的_u 迁移_vn 故障_n 特征_n 映射至_v 样本_n 的_u 标记_n 空间_n 。_w</s><s>如_v 图_n 2_m 所_u 示_Vg ,_w 全_a 连接_vn 层_n 为_v 单_b 隐层_n 全_a 连接_vn 网络_n ,_w 其中_r ,_w 隐层_n F_nx 2_m 的_u 输出_vn 为_v</s>
<s>式_Ng 中_f ,_w 为_v F_nx 2_m 层_q 的_u 待_v 训练_n 参数_n 集_q 。_w</s>
<s>在_p 输出_vn 层_n F_nx 3_m 中_f 引入_v Softmax_nx 函数_n ,_w 预测_vn 样本_n 在_p 标记_n 空间_n 的_u 概率_n 分布_vn ,_w 则_c 第_m i_m 个_q 监测_vn 数据_n 样本_n 属于_v 第_m q_m 个_q 健康_a 状态_n 的_u 概率_n 为_v</s>
<s>式_Ng 中_f ,_w 为_v 输出_vn 层_n F_nx 3_m 的_u 待_v 训练_vn 参数_n 集_q 。_w</s>
<s>2_m ._w 2_m 迁移_vn 故障_n 特征_n 的_u 分布_vn 适_vn 配_vn</s>
<s>源_n 域_n 与_c 目标域_n 装备_n 的_u 监测_vn 数据_n 来源于_v 不同_a 的_u 机械_n 装备_n ,_w 导致_v Res_nx Net_n 从_p 数据_n 中_f 提取_v 的_u 迁移_vn 故障_n 特征_n 亦_d 具有_v 较_d 大_a 分布_vn 差异_n 。_w</s><s>此外_c ,_w 由于_c 目标域_n 的_u 数据_n 样本_n 无_v 健康_an 标记_n 信息_n ,_w 无法_v 训练_v Res_nx Net_nx 的_u 输出_vn 层_n 待_v 训练_vn 参数_n 集_q 。_w</s><s>因此_c ,_w 分别_d 从_p 迁移_vn 故障_n 特征_n 的_u 边缘_b 概率_n 分布_vn 适_vn 配_vn 以及_c 条件_n 概率_n 分布_vn 适_vn 配_vn 两_m 方面_n 入手_v ,_w 缩小_v 源_n 域_n 与_c 目标_n 域_n 的_u 差异_n 。_w</s>
<s>(_w 1_m )_w 边缘_n 概率_n 分布_vn 适配_v 。_w</s>
<s>最_d 大_a 均值_n 差异_n (_w Maximum_nx mean_nr discrepancy_nx ,_w MMD_nx )_w 是_v 衡量_v 两_m 数据集_n 分布_vn 差异_n 的_u 非_h 参数_n 距离_n 指标_n [_w 13_m ]_w 。_w</s><s>源_n 域_n 与_c 目标域_n 装备_n 的_u 监测_vn 数据_n 样本_n 通过_p Res_nx Net_nx 深层_b 表征_n 后_f ,_w 其_r 迁移_vn 故障_n 特征_n 的_u 分布_vn 差异_n 滞留_v 全_a 连接_vn 层_n [_w 14_m ]_w 。_w</s><s>假设_v 迁移_vn 故障_n 特征_n 集合_v 为_v F_nx s_nx 、_w F_nx t_nx ,_w 则_c 存在_v 再生_v 核_n 希尔伯特_nz 空间_n H_nx (_w Reproducing_nx kernel_n Hilbert_nx space_nx ,_w RKHS_nx )_w ,_w 有_v 映射_vn 函数_n Φ_nx (_w ⋅_w )_w ∈H_w 将_p 迁移_vn 故障_n 特征_n 由_p 原_b 特征_n 空间_n 投影_v 至_p RKHS_nx 。_w</s><s>因此_c ,_w 源_n 域_n 与_c 目标_n 域_Ng 迁移_vn 故障_n 特征_n 之间_f 的_u MMD_nx 可_v 定义_v 为_v</s>
<s>式_Ng 中_f ,_w sup_nx {_w ⋅_w }_w 为_v 集合_n 上_f 确_Vg 界_n 。_w</s>
<s>由_p 式_Ng (_w 8_m )_w 可知_v ,_w 在_p 完备_a 的_u RKHS_nx 中_f 总_d 存在_v 映射_n Φ_nx *_w (_w ⋅_m )_w 使得_v 源_n 域_n 与_p 目标_n 域_Ng 迁移_vn 故障_n 特征_n 间_f 的_u 均值_n 距离_n 达到_v 集合_n 的_u 最_d 小_a 上界_n 。_w</s><s>基于_p 高斯_nz 核_n 函数_n 构造_n RKHS_nx ,_w 则_c MMD_nx 的_u 经验_n 估计_v 可_v 表达_v 为_v</s>
<s>式_Ng 中_f ,_w k_nx (_w ⋅_w ,_w ⋅_m )_w 为_v 高斯_n 核_n 函数_n ,_w 核_n 宽度_n 为_v σ_nx 。_w</s><s>核_n 宽度_n σ_nx 取_v 值_n 不同_a ,_w MMD_nx 的_u 估计_vn 值_n 大小_n 不同_a ,_w 影响_v 了_u MMD_nx 在_p 领域_n 适配_vn 中_f 的_u 实际_a 应用_vn 。_w</s><s>引入_v 多_a 核_n 植入_vn 的_u 高斯_nr 核_n 函数_n ,_w 将_p 传统_n 核_n 参数_n 选择_v 的_u 问题_n 转换_v 为_v 多_a 核_n 核_n 函数_n 的_u 凸_Ag 优化_vn 问题_n [_w 13_m ,_w 15_m ]_w 。_w</s><s>假设_v 多_a 核_n 高斯_nr 核_n 函数集_n 为_v</s>
<s>由_p 式_Ng (_w 10_m )_w 可知_v ,_w 函数_n 集_n K_nx 是_v U_nx 个_q 核_n 宽度_n 不同_a 的_u 高斯_n 核_n 函数_n 的_u 凸_Ag 组合_n ,_w 为_v 凸_Ag 优化_vn 参数_n 集_n 。_w</s><s>求解_v 最_d 优_Ag 值_n ,_w 使得_v 构造_vn 函数_n</s>
<s>取得_v 最_d 大_a 值_n ,_w 即_v 存在_v 如下_vn 凸_Ag 优化_vn 问题_n</s>
<s>综_v 上_f ,_w 通过_p 最_d 大_a 最小化_v 式_k (_w 9_m )_w ,_w 可_v 适配_v 迁移_vn 故障_n 特征_n 的_u 边缘_b 概率_n 分布_vn ,_w 即_v 存在_v 如下_vn 优化_vn 问题_n</s>
<s>(_w 2_m )_w 条件_n 概率_n 分布_vn 适配_v 。_w</s>
<s>伪_b 标记_n 学习_vn 将_p ResNet_nx 预测_v 的_u 样本_n 健康_an 标记_n 赋予_v 该_v 无_v 标记_n 样本_n ,_w 使_v 无_v 健康_an 标记_n 信息_n 的_u 机械_n 监测_vn 数据_n 具备_v 监督_v 训练_vn 智能_n 诊断_vn 模型_n 的_u 能力_n [_w 16_m ]_w 。_w</s><s>伪_Ag 标记_n 学习_vn 由_p 样本_n 标记_n 预测_vn 与_c 伪_a 标记_n 生成_vn 两_m 部分_n 组成_v 。_w</s>
<s>由_p 式_Ng (_w 7_m )_w 可_v 知_v ,_w Softmax_nx 函数_n 能够_v 输出_v 无_v 标记_n 样本_n 在_p 标记_n 空间_n 内_f 的_u 概率_n 分布_vn 。_w</s><s>若_c 源_n 域_Ng 与_c 目标_n 域_Ng 装备_v 的_u 样本_n 空间_n 均_d 含有_v k_nx 种_q 机械_n 健康_an 状态_n ,_w 则_c 样本_n 的_u 预测_vn 标记_n 的_u 概率_n 分布_v 为_v</s>
<s>根据_p 式_b (_w 14_m )_w 可_v 预测_v 目标_n 域_Ng 样本_n 健康_a 标记_n 的_u 概率_n 分布_vn ,_w 并_c 生成_v 该_r 样本_n 的_u 伪_b 标记_n ,_w 即_v 为_v</s>
<s>式_Ng 中_f ,_w 为_v 目标域_n 样本_n 的_u 二_m 值_vn 化_vn 伪_b 标记_n 。_w</s>
<s>综_v 上_f ,_w 伪_b 标记_n 学习_v 借助_v 源_n 域_n 样本_n 训练_v 所得_n 的_u ResNet_nx ,_w 赋予_v 目标_n 域_n 样本_n 预测_v 的_u 健康_an 标记_n ,_w 使_v 目标_n 域_Ng 和_c 源_n 域_n 装备_n 的_u 样本_n 能够_v 同时_d 监督_v 训练_v ResNet_nx ,_w 实现_v 源_n 域_n 与_c 目标_n 域_n 装备_n 的_u 迁移_vn 故障_n 特征_n 向_p 同_v 一_b 标记_n 空间_n 映射_v ,_w 以_c 达到_v 适配_vn 条件_n 概率_n 分布_v 的_u 目的_n 。_w</s><s>因此_c ,_w 伪_Ag 标记_n 学习_vn 存在_v 如下_vn 优化_vn 问题_n</s>
<s>式_Ng 中_f ,_w 为_v ResNet_nx 的_u 待_v 训练_vn 参数_n 集_q ;_w 为_v 源_n 域_n 样本_n 的_u 二_m 值_n 化_vn 标记_n ;_w T_nx (_w ⋅_w ,_w ⋅_m )_w 为_v 代价_n 函数_n ,_w 此处_s 取_v 交叉_vn 熵_n 代价_n 函数_n 衡量_v 样本_n 预测_vn 标记_n 与_p 真实_a 标记_n 的_u 差异_n ;_w α_nx 为_v 伪_b 标记_n 正则_b 项_Ng 的_u 惩罚_vn 因子_n 。_w</s>
<s>2.3_m 迁移_vn 诊断_vn 模型_n 的_u 训练_vn</s>
<s>为_p 提高_v 目标域_n 装备_v 健康_a 状态_n 的_u 识别_vn 精度_n ,_w 完成_v 迁移_vn 诊断_vn 任务_n ,_w 本_r 文_Ng 结合_v 式_Ng (_w 13_m )_w 与_c 式_Ng (_w 16_m )_w 所_u 示_v 的_u 优化_vn 问题_n ,_w 构建_v 如下_v 用于_v 迁移_vn 诊断_vn 模型_n 训练_vn 的_u 目标_n 函数_n</s>
<s>式_Ng 中_f ,_w n_nx 为_v 最_d 小_a 批_q 训练_vn 样本_n 个数_n ;_w λ_nx 为_v 边缘_n 概率_n 分布_vn 适配_vn 正则_b 项_Ng 的_u 惩罚_vn 因子_n 。_w</s>
<s>由_p 式_Ng (_w 17_m )_w 可知_v 构建_v 的_u 迁移_vn 诊断_vn 模型_n 的_u 目标_n 函数_n 由_p 三_m 部分_n 组成_v :_w (_w 1_m )_w 最_d 小_a 化_vn 源_n 域_n 装备_n 监测_vn 数据_n 的_u 预测_vn 标记_n 与_p 真实_a 标记_n 之间_f 的_u 交叉_vn 熵_n 损失_n ;_w (_w 2_m )_w 最_d 小_a 化_vn 目标_n 域_Ng 装备_n 监测_vn 数据_n 的_u 预测_vn 标记_n 与_p 伪_b 标记_n 之间_f 的_u 交叉_vn 熵_n 损失_n ;_w (_w 3_m )_w 最_d 大_a 最_d 小_a 化_vn 源_n 域_n 与_p 目标_n 域_Ng 装备_n 的_u 迁移_vn 故障_n 特征_n 之间_f 的_u MMD_nx 估计_vn 值_n 。_w</s><s>该_r 目标_n 函数_n 的_u 优化_vn 可_v 归纳为_v 如下_vn 步骤_n 。_w</s>
<s>(_w 2_m )_w 前_f 向_d 传播_vn :_w (_w 1_m )_w 执行_v 式_k (_w 1_m )_w ～_w (_w 6_m )_w ,_w 逐层_d 提取_v 源_n 域_n 与_c 目标_n 域_Ng 装备_n 监测_vn 数据_n 中_f 的_u 迁移_vn 故障_n 特征_n ;_w (_w 2_m )_w 执行_v 式_k (_w 9_m )_w 计算_v 多_a 核_n 植入_vn 的_u MMD_nx 估计_vn 值_n ;_w (_w 3_m )_w 分析_vn 式_k (_w 12_m )_w 所_u 示_v 的_u 凸_Ag 优化_vn 问题_n ,_w 并_c 求解_v 最优_a 解_vn 集_n ,_w 再_d 结合_v 计算_v MMD_nx 估计_vn 值_n ;_w (_w 4_m )_w 执行_v 式_k (_w 7_m )_w 预测_vn 目标_n 域_Ng 装备_n 数据_n 的_u 健康_a 标记_n 的_u 概率_n 分布_vn ;_w (_w 5_m )_w 结合_v 式_k (_w 15_m )_w 生成_v 目标_n 域_Ng 监测_vn 数据_n 的_u 伪_Ag 标记_n ;_w (_w 6_m )_w 执行_v 式_k (_w 17_m )_w 计算_v 迁移_vn 诊断_vn 模型_n 的_u 目标_n 函数_n 值_n ,_w 若_c 该_r 值_n 大于_v 设定_vn 阈_n 值_n ε_nx ,_w 则_c 执行_vn 步骤_n (_w 3_m )_w ,_w 反之_c 执行_vn 步骤_n (_w 4_m )_w 。_w</s>
<s>(_w 3_m )_w 反向_d 传播_v :_w (_w 1_m )_w 采用_v Adam_nx 优化_vn 算法_n ,_w 反向_d 逐_Vg 层_q 更新_v 待_v 训练_vn 参数_n 集_q θ_nx ;_w (_w 2_m )_w 返回_vn 执行_vn 步骤_n (_w 2_m )_w 。_w</s>
<s>(_w 4_m )_w 装备_n 健康_a 状态_n 识别_vn :_w 保存_v 待_v 训练_vn 参数_n 集_Ng θ_nx ,_w 输入_v 目标_n 域_Ng 装备_n 的_u 监测_vn 数据_n 集_Ng ,_w 返回_v F_nx 3_m 层_q 的_u 输出_vn 结果_n ,_w 即_v 预测_v 的_u 样本_n 健康_an 标记_n 的_u 概率_n 分布_vn ,_w 概率_n 分布_vn 中_f 元素_n 最_d 大_a 值_n 对应_v 的_u 健康_an 标记_n 即_d 代表_v 预测_v 的_u 目标_n 域_n 装备_n 健康_a 状态_n 。_w</s>
<s>3_m 试验_v 验证_v</s>
<s>机车_n 滚动_vn 轴承_n 是_v 机车_n 轮_n 对_p 的_u 关键_a 部件_n ,_w 其_r 健康_an 服役_vn 对_p 保障_v 机车_n 的_u 安全_a 运行_vn 至关重要_l 。_w</s><s>在_p 工程_n 实际_n 中_f ,_w 获取_v 的_u 机车_n 轴承_n 监测_vn 数据_n 具有_v 典型_a 故障_n 信息_n 缺失_v 、_w 健康_an 标记_n 信息_n 匮乏_v 的_u 特点_n ,_w 难以_d 训练_v 对_p 轴承_n 健康_an 状态_n 识别_vn 精度_n 高_a 的_u 智能_n 诊断_vn 模型_n 。_w</s><s>本_r 文_Ng 利用_v 实验室_n 滚动_vn 轴承_n 故障_n 模拟_vn 试验_vn 中_f 获取_v 的_u 数据集_n ,_w 辅助_v 训练_v 迁移_vn 诊断_vn 模型_n ,_w 使_v 之_r 能够_v 识别_v 机车_n 滚动_vn 轴承_n 的_u 健康_a 状态_n ,_w 并_c 对_p 提出_v 方法_n 进行_v 验证_vn 。_w</s>
<s>3.1_m 迁移_vn 诊断_vn 数据_n 集_Ng</s>
<s>选用_v 的_u 迁移_vn 诊断_vn 数据集_n 由_p 3_m 个_q 滚动_vn 轴承_n 数据集_n 组成_v ,_w 包括_v :_w 实验室_n 齿轮_n 箱_Ng 轴承_n 数据集_n A_nx 、_w 实验室_n 电动机_n 轴承_n 数据集_n B_nx 及_c 机车_n 滚动_vn 轴承_n 故障_n 数据集_n C_nx 。_w</s><s>该_r 迁移_vn 诊断_vn 数据集_n 的_u 详细_a 信息_n 见_v 表_n 1_m 。_w</s>
<s>表_n 1_m 迁移_v 诊断_vn 数据集_n 详细_a 信息_n</s>
<s>数据集_n A_nx 源自_v 多_a 级_q 齿轮_n 传动_vn 试验_vn 台_n ,_w 该_r 试验_vn 台_n 主要_d 由_p 电动机_n 、_w 定_v 轴_n 齿轮_n 箱_Ng 、_w 行星_n 齿轮_n 箱_Ng 等_u 组成_v 。_w</s><s>数据集_n 的_u 振动_vn 样本_n 采自_v 定_v 轴_n 齿轮_n 箱_Ng 的_u LDK_nx UER204_nx 型_k 滚动_vn 轴承_n ,_w 包括_v 正常_a 状态_n 、_w 内_f 圈_n 故障_n 、_w 外圈_n 故障_n 及_c 滚动_vn 体_n 故障_n 四_m 种_q 健康_a 状态_n 。_w</s><s>每_r 种_q 健康_a 状态_n 的_u 振动_vn 样本_n 在_p 电动机_n 转速_n 1_m 200_m r_q /_w min_q 、_w 空载_v 下_f 采集_v ,_w 采样_vn 频率_n 为_v 12.8_m kHz_q 。_w</s><s>数据集_n 共_d 有_v 振动_vn 样本_n 1_m 088_m 个_q ,_w 每_r 种_q 轴承_n 健康_a 状态_n 的_u 振动_vn 样本_n 为_v 272_m 个_q 。_w</s>
<s>数据集_n B_nx 来自_v 美国_ns 凯斯西_nz 储_n 大学_n 的_u 轴承_n 数据_n 中心_n 。_w</s><s>该_r 数据_n 集中_a 的_u 振动_vn 样本_n 采自_v 电动机_n 驱动_vn 轴_n 的_u SKF6205_nx 型_k 滚动_vn 轴承_n ,_w 包括_v 正常_a 状态_n 及_c 损伤_vn 直径_n 为_v 0.355_m 6_m mm_q 的_u 内_f 圈_n 故障_n 、_w 外圈_n 故障_n 、_w 滚动_vn 体_n 故障_n 四_m 种_q 健康_a 状态_n 。_w</s><s>每_r 种_q 健康_a 状态_n 的_u 轴承_n 监测_vn 数据_n 在_p 不同_a 负载_n (_w 0_m HP_q 、_w 1_m HP_q 、_w 2_m HP_q 、_w 3_m HP_q )_w 下_f 采集_v ,_w 采样_vn 频率_n 设置_v 为_v 12_m kHz_q 。_w</s><s>数据集_n 共_d 有_v 振动_vn 样本_n 1_m 088_m 个_q ,_w 每_r 种_q 轴承_n 健康_a 状态_n 在_p 单一_a 工_n 况_n 下_f 的_u 样本_n 为_v 68_m 个_q 。_w</s>
<s>数据集_n C_nx 源自_v 机车_n 轮_n 对_v 的_u 552732QT_nx 型_k 滚动_vn 轴承_n 。_w</s><s>该_r 数据集_n 包括_v 正常_a 状态_n 、_w 内_f 圈_n 磨损_vn 、_w 外圈_n 磨损_vn 及_c 滚动_vn 体_n 磨损_vn 四_m 种_q 健康_a 状态_n 下_f 的_u 振动_vn 样本_n ,_w 每_r 种_q 健康_a 状态_n 的_u 振动_vn 样本_n 在_p 转速_n 500_m r_q /_w min_q 、_w 径向_n 负载_n 9_m 800N_q 下_f 采集_v ,_w 采样_vn 频率_n 设置_v 为_v 12.8_m kHz_q 。_w</s><s>数据集_n 共_d 有_v 样本_n 1_m 088_m 个_q ,_w 每_r 种_q 健康_a 状态_n 的_u 振动_vn 样本_n 为_v 272_m 个_q 。_w</s>
<s>综_Vg 上_f ,_w 结合_v 本_r 文_Ng 所_u 涉及_v 的_u 机械_n 故障_n 迁移_vn 诊断_vn 问题_n ,_w 创建_v 迁移_vn 诊断_vn 任务_n A→C_nx 与_c B→C_nx 对_p 提出_vn 方法_n 进行_v 验证_vn 。_w</s><s>为_p 模拟_v 机车_n 轴承_n 监测_vn 数据_n 存在_v 的_u 可_a 用_vn 数据_n 稀缺_a 的_u 问题_n ,_w 假设_v 在_p 迁移_vn 诊断_vn 模型_n 的_u 训练_vn 过程_n 中_f ,_w 数据集_n C_nx 中_f 的_u 样本_n 无_v 健康_an 标记_n 信息_n 。_w</s>
<s>3.2_m 迁移_vn 诊断_vn 结果_n</s>
<s>通过_p 迁移_vn 诊断_vn 数据集_n 训练_vn 模型_n ,_w 使_v 实验室_n 轴承_n 的_u 故障_n 诊断_vn 知识_n 能够_v 识别_v 机车_n 轴承_n 的_u 健康_a 状态_n 。_w</s><s>在_p 迁移_vn 诊断_vn 模型_n 的_u 训练_vn 过程_n 中_f ,_w 提出_v 方法_n 的_u 主要_b 参数_n 设置_v 如下_v :_w 植入_v 核_n 宽度_n 为_v [_w 10_m –_w 3_m ,_w 10_m –_w 2_m ,_w 10_m –_w 1_m ,_w 1_m ,_w 10_m ,_w 10_m 2_m ,_w 10_m 3_m ,_w 10_m 4_m ]_w 的_u 多_a 核_n 核_n 函数_n ;_w λ_nx 取_v 值_n 范围_n 为_v [_w 0_m ._m 1_m ,_w 1_m ,_w 10_m ,_w 100_m ,_w 1_m 000_m ]_w ;_w α_nx 取_v 值_n 范围_n 为_v [_w 0_m ._m 01_m ,_w 0_m ._m 05_m ,_w 0_m ._m 1_m ,_w 0_m ._m 5_m ,_w 1_m ]_w 。_w</s><s>选择_v 使_v 迁移_vn 诊断_vn 模型_n 的_u 目标_n 函数_n 取得_v 最_d 小_a 值_n 时_Ng 的_u 参数_n λ_nx 与_c α_nx 为_v 最_d 优_Ag 参数_n 组合_n 。_w</s><s>为_p 减小_v 随机_b 初始_vn 化_k 待_v 训练_vn 参数_n 对_p 提出_vn 方法_n 的_u 迁移_vn 诊断_vn 结果_n 的_u 影响_vn ,_w 重复_ad 验证_v 50_m 次_q ,_w 统计_vn 结果_n 如_v 图_n 3_m 所_u 示_v 。_w</s><s>针对_p 迁移_vn 诊断_vn 任务_n A→C_nx ,_w 提出_vn 方法_n 对_p 机车_n 轴承_n 健康_an 状态_n ,_w 即_v 数据集_n C_nx 中_f 样本_n 的_u 迁移_vn 诊断_vn 精度_n 为_v 76.85%_m ,_w 标准_n 差_Ng 为_v 3.74%_m 。_w</s><s>对于_p 迁移_vn 诊断_vn 任务_n B→C_nx ,_w 提出_vn 方法_n 的_u 迁移_vn 诊断_vn 精度_n 为_v 86_m ._w 91_m %_m ,_w 标准_n 差_Ng 为_v 1_m ._m 91_m %_m 。_w</s><s>由此可知_c :_w 即使_c 在_p 机车_n 轴承_n 的_u 监测_vn 数据_n 无_v 健康_an 标记_n 信息_n 时_Ng ,_w 提出_v 方法_n 仍_d 能_v 在_p 一定_b 程度_n 上_f 利用_v 实验室_n 轴承_n 的_u 故障_n 诊断_vn 知识_n 识别_v 其_r 对应_v 的_u 健康_an 状态_n 。_w</s>
<s>为_p 进一步_d 说明_v 提出_vn 方法_n 的_u 优势_n ,_w 对比_vd 分析_v 了_u 提出_vn 方法_n 与_c 如下_v 3_m 种_q 方法_n 的_u 迁移_vn 结果_n ,_w 如_v 图_n 3_m 所_u 示_v 。_w</s>
<s>图_n 3_m 迁移_vn 诊断_vn 结果_n 对比_vn 图_n</s>
<s>(_w 1_m )_w 普通_a ResNet_nx 。_w</s><s>该_r 方法_n 与_c 提出_vn 方法_n 具有_v 相同_a 的_u 结构_n 参数_n ,_w 但_c 缺少_v 迁移_vn 故障_n 特征_n 的_u 分布_vn 适配_vn 过程_n 。_w</s><s>针对_p 迁移_vn 诊断_vn 任务_n A→C_nx ,_w 该_r 方法_n 对_p 机车_n 轴承_n 健康_a 状态_n 的_u 识别_vn 精度_n 为_v 28.88%_m ,_w 标准_n 差_n 为_v 3.01%_m 。_w</s><s>对于_p 迁移_vn 诊断_vn 任务_n B→C_nx ,_w 该_r 方法_n 对_p 机车_n 轴承_n 的_u 健康_a 状态_n 识别_vn 精度_n 为_v 55.78%_m ,_w 标准_n 差_Ng 为_v 12.23%_m 。_w</s><s>结果_n 表明_v :_w 基于_p 普通_a ResNet_nx 的_u 智能_n 诊断_vn 模型_n 对_p 机车_n 轴承_n 健康_a 状态_n 的_u 识别_vn 精度_n 不_d 高_a ,_w 究_Vg 其_r 原因_n 是_v 实验室_n 轴承_n 与_p 机车_n 轴承_n 的_u 监测_vn 数据集_n 间_f 存在_v 显著_a 的_u 分布_vn 差异_n 。_w</s>
<s>(_w 2_m )_w 文献_n [_w 17_m ]_w 提出_v 的_u 迁移_vn 成分_n 分析_vn (_w Transfer_nx component_nx analysis_nx ,_w TCA_nx )_w 。_w</s><s>TCA_nx 以_p 轴承_n 监测_vn 数据_n 的_u 幅_Ng 值_n 谱_Ng 作为_v 输入_vn ,_w 将_p 实验室_n 轴承_n 与_c 机车_n 轴承_n 的_u 监测_vn 数据_n 降_v 维_n 映射_v 至_v 同_v 一_m 特征_n 空间_n ,_w 并_c 在_p 此_r 空间_n 内_f 最小化_v 两_m 类_q 轴承_n 监测_vn 数据集_n 间_f 的_u 距离_n 。_w</s><s>对于_p 迁移_vn 诊断_vn 任务_n A→C_nx ,_w 该_r 方法_n 对_p 机车_n 轴承_n 健康_an 状态_n 的_u 迁移_vn 诊断_vn 精度_n 为_v 25%_m 。_w</s><s>而_c 对于_p 任务_n B→C_nx ,_w 该_r 方法_n 的_u 迁移_vn 诊断_vn 精度_n 为_v 44_m ._m 12_m %_m 。_w</s><s>相较_v 于_p 普通_a ResNet_nx 及_c 提出_vn 方法_n ,_w TCA_nx 的_u 迁移_vn 诊断_vn 精度_n 较_d 低_a ,_w 究_Vg 其_r 原因_n 是_v TCA_nx 缺乏_v 深层_b 提取_vn 迁移_vn 故障_n 特征_n 的_u 能力_n 。_w</s>
<s>(_w 3_m )_w 文献_n [_w 10_m ]_w 提出_v 的_u 领域_n 适配_vn 智能_n 诊断_vn 模型_n 。_w</s><s>该_r 方法_n 以_p 轴承_n 监测_vn 数据_n 的_u 幅_Ng 值_n 谱_Ng 为_v 输入_v ,_w 利用_v 单_b 隐_b 层_n 自_d 编码_v 机_n 提取_v 实验室_n 轴承_n 与_c 机车_n 轴承_n 监测_vn 数据_n 的_u 迁移_vn 故障_n 特征_n ,_w 并_c 在_p 模型_n 训练_vn 过程_n 中_f 适配_v 迁移_v 故障_n 特征_n 的_u 边缘_b 概率_n 分布_vn 。_w</s><s>对于_p 迁移_vn 诊断_vn 任务_n A→C_nx ,_w 该_r 方法_n 对_p 机车_n 轴承_n 健康_a 状态_n 的_u 迁移_vn 诊断_vn 精度_n 为_v 41_m ._w 04%_m ,_w 标准_n 差_Ng 为_v 3_m ._m 31_m %_q 。_w</s><s>对于_p 迁移_vn 诊断_vn 任务_n B→C_nx ,_w 该_r 方法_n 的_u 迁移_vn 诊断_vn 精度_n 为_v 56_m ._w 35%_m ,_w 标准_n 差_Ng 为_v 1_m ._m 74_m %_q 。_w</s><s>对比_v 提出_vn 方法_n 的_u 迁移_vn 诊断_vn 结果_n 可知_v :_w 提出_vn 方法_n 具有_v 更_d 高_a 的_u 自动化_vn 程度_n 与_c 迁移_vn 诊断_vn 精度_n 。_w</s><s>其一_r 方面_n 能够_v 直接_ad 从_p 时_n 域_n 振动_vn 样本_n 中_f 提取_v 更_d 深层_b 的_u 迁移_vn 故障_n 特征_n ,_w 略去_v 了_u 时_n 域_n 振动_vn 样本_n 向_p 频_n 域_n 幅_j 值_n 谱_Ng 样本_n 的_u 转换_vn 过程_n 。_w</s><s>另_r 一_m 方面_c 在_p 适配_v 迁移_vn 故障_n 特征_n 的_u 边缘_b 概率_n 分布_vn 的_u 基础_n 上_f ,_w 增加_v 条件_n 概率_n 分布_vn 适配_vn 过程_n 。_w</s>
<s>为_p 直观_ad 分析_v 提出_v 方法_n 的_u 有效性_n ,_w 利用_v t_nx -_w 分布_vn 邻_n 域_Ng 嵌入_vn (_w t_nx -_w distribution_nx stochastic_nx neighbor_nx embedding_nx ,_w t_nx -_w SNE_nx )_w 算法_n 将_p 提取_v 的_u 故障_n 特征_n (_w F_nx 2_m 层_q 输出_vn )_w 降_v 维_n 至_p 二_m 维_q 平面_n ,_w 并_c 以_p 散_a 点_n 图_n 呈现_v ,_w 如_v 图_n 4_m 与_c 图_n 5_m 所_u 示_v 。_w</s><s>由_p 图_n 4_m 所_u 示_v 普通_a ResNet_nx 的_u 深层_b 故障_n 特征_n 散_a 点_n 图_n 可知_v :_w 利用_v 实验室_n 轴承_n 的_u 监测_vn 数据_n ,_w 即_v 数据_n 集_Ng A_nx 与_c 数据_n 集_n B_nx 训练_v 的_u 普通_a ResNet_nx 智能_n 诊断_vn 模型_n ,_w 仅_d 能_v 提取_v 实验室_n 轴承_n 数据_n 中_f 的_u 深层_b 故障_n 特征_n ,_w 而_c 当_p 该_r 模型_n 直接_ad 用于_v 识别_v 机车_n 轴承_n 监测_vn 数据_n ,_w 即_v 数据_n 集_n C_nx 中_f 样本_n 的_u 健康_an 状态_n 时_Ng ,_w 由于_c 提取_v 的_u 机车_n 轴承_n 故障_n 特征_n 与_p 实验室_n 轴承_n 故障_n 特征_n 间_f 存在_v 较_d 大_a 分布_vn 差异_n ,_w 使得_v 实验室_n 轴承_n 的_u 故障_n 诊断_vn 知识_n ,_w 即_v 训练_v 的_u 诊断_vn 模型_n 无法_v 识别_v 机车_n 轴承_n 的_u 无_v 健康_an 标记_n 样本_n 。_w</s><s>根据_p 图_n 5_m 所_u 示_Vg 提出_v 方法_n 的_u 迁移_vn 故障_n 特征_n 散_a 点_n 图_n 可知_v :_w 提出_vn 方法_n 在_p 缩小_v 实验室_n 轴承_n 与_p 机车_n 轴承_n 迁移_vn 故障_n 特征_n 间_f 的_u 分布_vn 差异_n 的_u 同时_n ,_w 增大_v 了_u 机车_n 轴承_n 故障_n 特征_n 的_u 类_n 间_f 距离_n ,_w 使得_v 训练_v 的_u 迁移_vn 诊断_vn 模型_n 对_p 机车_n 轴承_n 监测_vn 数据_n 样本_n 的_u 辨识度_n 提高_v 。_w</s><s>对比_vn 图_n 4_m 与_c 图_n 5_m 所_u 示_v 的_u 故障_n 特征_n 分布_vn 可知_v :_w 提出_vn 方法_n 通过_p 领域_n 适_v 配_v ,_w 将_p 迁移_vn 故障_n 特征_n 的_u 分布_vn 由_p 实验室_n 轴承_n 向_p 机车_n 轴承_n 迁移_v ,_w 放大_v 了_u 实验室_n 轴承_n 与_p 机车_n 轴承_n 的_u 监测_vn 数据_n 中_f 隐含_v 的_u 相似_a 故障_n 信息_n ,_w 而_c 抑制_v 了_u 差异性_n 信息_n 对_p 轴承_n 故障_n 智能_n 诊断_vn 过程_n 的_u 影响_vn ,_w 使得_v 实验室_n 轴承_n 的_u 故障_n 诊断_vn 知识_n 能够_v 识别_v 机车_n 轴承_n 的_u 健康_a 状态_n ,_w 直观_a 地_u 解释_v 了_u 提出_v 方法_n 的_u 有效性_n 。_w</s>
<s>图_n 4_m 普通_a ResNet_nx 的_u 深_a 层_Ng 故障_n 特征_n 散_a 点_n 图_n</s>
<s>图_n 5_m 提出_v 方法_n 的_u 迁移_vn 故障_n 特征_n 散_a 点_n 图_n</s>
<s>4_m 结论_n</s>
<s>本_r 文_Ng 利用_v 实验室_n 环境_n 中_f 积累_v 的_u 故障_n 诊断_vn 知识_n ,_w 解决_v 了_u 工程_n 实际_a 装备_n 因_p 可_v 用_vn 数据_n 稀缺_a 而_c 导致_v 训练_v 的_u 智能_n 诊断_vn 模型_n 对_p 装备_n 健康_a 状态_n 识别_vn 精度_n 低_a 的_u 实际_a 问题_n ,_w 并_c 得出_v 以下_f 结论_n 。_w</s>
<s>(_w 1_m )_w 提出_v 机械_n 装备_n 故障_n 的_u 深度_n 迁移_vn 诊断_vn 方法_n 。_w</s><s>该_r 方法_n 即使_c 在_p 工程_n 实际_a 装备_n 的_u 监测_vn 数据_n 无_v 健康_an 标记_n 信息_n ,_w 且_c 难以_d 有效_ad 训练_v 智能_n 诊断_vn 模型_n 时_Ng ,_w 仍_d 能_v 迁移_v 试验_vn 装备_n 的_u 故障_n 诊断_vn 知识_n 识别_v 工程_n 实际_a 装备_n 的_u 健康_a 状态_n 。_w</s><s>并_c 相较_v 于_p 同类_n 方法_n ,_w 提出_v 方法_n 的_u 诊断_vn 精度_n 显著_ad 提高_v 。_w</s>
<s>(_w 2_m )_w 提出_v 方法_n 将_p 数据_n 分布_vn 作为_v 迁移_v 机械_n 装备_n 故障_n 诊断_vn 知识_n 的_u 桥梁_n 。_w</s><s>通过_p 提取_v 试验_vn 装备_n 与_p 工程_n 实际_a 装备_n 监测_vn 数据_n 中_f 具有_v 相似_a 分布_v 的_u 迁移_vn 故障_n 特征_n ,_w 使_v 实验室_n 环境_n 中_f 积累_v 的_u 故障_n 诊断_vn 知识_n 能够_v 识别_v 工程_n 实际_a 装备_n 的_u 健康_a 状态_n 。_w</s>
