多通道數(shù)據(jù)融合的自適應(yīng)原型對比學(xué)習(xí)智能診斷方法

摘要： 針對傳感器單通道狀態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)信息涵蓋量與可信度不足、不同工況下數(shù)據(jù)分布不同、專家標注成本高昂等挑戰(zhàn)性問題，提出多通道數(shù)據(jù)融合的自適應(yīng)原型對比學(xué)習(xí)智能診斷方法，實現(xiàn)極少量標簽下基于多通道數(shù)據(jù)的變工況軸承故障診斷。首先，利用傳感器多通道振動數(shù)據(jù)，建立多通道信息融合的樣本增強策略，提升樣本質(zhì)量；然后，設(shè)計相對熵引導(dǎo)集中度系數(shù)自適應(yīng)優(yōu)化的原型對比學(xué)習(xí)，通過自監(jiān)督域適應(yīng)提取更具表征力的跨... （共12頁）