基于可靠偽標簽的旋轉機械的跨工況開集故障診斷

摘要： 旋轉機械作為工業(yè)系統(tǒng)的核心部件,其故障診斷對保障設備安全運行至關重要.然而,在跨工況場景下,基于深度遷移學習的故障診斷面臨故障樣本收集成本高昂和數據分布存在差異兩大挑戰(zhàn).這些挑戰(zhàn)在目標域存在未知故障的開集遷移場景下尤為突出,為此提出一種由分層聚類引導生成可靠偽標簽的域自適應(HCRPDA)方法:首先,使用源域數據監(jiān)督訓練特征提取器和分類器,并通過構建域混淆損失來驅動源域和目標域... （共11頁）