Transfer learning rolling bearing fault diagnosis model based on deep feature decomposition and class-level alignment

计算机科学 人工智能 模式识别(心理学) 稳健性(进化) 卷积神经网络 学习迁移 特征(语言学) 深度学习 特征提取 机器学习 语言学 生物化学 基因 哲学 化学
作者
Jingchuan Dong,Hongyu Jiang,Depeng Su,Yubo Gao,Tao Chen,Kai Sheng
出处
期刊:Measurement Science and Technology [IOP Publishing]
卷期号:35 (4): 046006-046006 被引量:6
标识
DOI:10.1088/1361-6501/ad2052
摘要

Abstract Research on transfer learning in rolling bearing fault diagnosis can help overcome challenges such as different data distributions and limited fault samples. However, most existing methods still struggle to address the zero-shot cross-domain problem within the same equipment and the few-shot cross-machine problem. In response to these challenges, this paper introduces a transfer learning rolling bearing fault diagnosis model based on deep feature decomposition and class-level alignment. The model consists of two stages. In the first stage, the original vibration signals undergo continuous wavelet transform to obtain time–frequency diagram. Subsequently, a convolutional neural network extracts features from the diagram. The obtained deep features are decomposed into four types: uncertain features, domain-shared features, domain-specific features and category features. Multiple loss functions are then employed to remove extraneous features beyond the category features. In the second stage, category features are further extracted, and convolutional block attention module is introduced to further reduce the potential interference of unexcluded irrelevant information within the category features with classification results. Simultaneously applying a class-level alignment strategy effectively alleviates inter-domain class distribution discrepancies. Experimental validation was conducted on three distinct datasets, revealing a significant improvement in the classification performance of the proposed method over alternative methods. Furthermore, the model demonstrated robustness and noise resistance.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
野性的晓蕾完成签到 ,获得积分10
1秒前
招财不肥发布了新的文献求助10
4秒前
科研通AI5应助大象放冰箱采纳,获得10
5秒前
7秒前
7秒前
Behappy完成签到 ,获得积分10
8秒前
8秒前
8秒前
9秒前
juice完成签到,获得积分20
10秒前
10秒前
戈多发布了新的文献求助10
12秒前
14秒前
15秒前
Terminator发布了新的文献求助10
15秒前
初见发布了新的文献求助10
16秒前
景景好发布了新的文献求助10
16秒前
完美世界应助无心的土豆采纳,获得10
16秒前
烟花应助希希采纳,获得10
17秒前
自信鞯完成签到,获得积分10
17秒前
19秒前
19秒前
Zee发布了新的文献求助10
20秒前
闾丘惜寒发布了新的文献求助30
21秒前
21秒前
执念完成签到 ,获得积分10
22秒前
strug783发布了新的文献求助30
24秒前
26秒前
传奇3应助端庄梦松采纳,获得10
27秒前
Red完成签到,获得积分10
27秒前
拉长的问凝完成签到 ,获得积分10
27秒前
Lgenius发布了新的文献求助10
27秒前
Zee完成签到,获得积分10
28秒前
28秒前
29秒前
景景好完成签到,获得积分10
29秒前
30秒前
天真的不尤完成签到 ,获得积分10
30秒前
wang发布了新的文献求助10
32秒前
33秒前
高分求助中
【此为提示信息,请勿应助】请按要求发布求助,避免被关 20000
Encyclopedia of Geology (2nd Edition) 2000
Maneuvering of a Damaged Navy Combatant 650
Периодизация спортивной тренировки. Общая теория и её практическое применение 310
Mixing the elements of mass customisation 300
the MD Anderson Surgical Oncology Manual, Seventh Edition 300
Nucleophilic substitution in azasydnone-modified dinitroanisoles 300
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 计算机科学 化学工程 内科学 复合材料 物理化学 电极 遗传学 量子力学 基因 冶金 催化作用
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3780270
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3325566
关于积分的说明 10223524
捐赠科研通 3040706
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1668974
邀请新用户注册赠送积分活动 798936
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 758634