CN115374820B 一种基于多源子域适应网络的旋转机械跨域故障诊断方法 （江苏科技大学）_第1页
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号一种基于多源子域适应网络的旋转机械跨本发明公开了一种基于多源子域适应网络入深度卷积生成对抗网络对目标域数据进行扩2S2：引入深度卷积生成对抗网络作为样本生成器S3：将训练好的深度残差网络作为共享特征提取器S4：应用多分支并联结构作为域特定特征提取器B2：对各特定特征空间的损失进行加权，通过LMMD进行度量的源3权重分配器ω(j)本质上是一个二分类判别器，依据每个源域和目标域的分布距离来2.根据权利要求1所述的一种基于多源子域适应网络的旋转机械跨域故障诊断方法，3.根据权利要求1所述的一种基于多源子域适应网络的旋转机械跨域故障诊断方法，4.根据权利要求1所述的一种基于多源子域适应网络的旋转机械跨域故障诊断方法，5.根据权利要求1所述的一种基于多源子域适应网络的旋转机械跨域故障诊断方法，6.根据权利要求1所述的一种基于多源子域适应网络的旋转机械跨域故障诊断方法，域特定分类器的参数实现最小化分类损失和7.根据权利要求6所述的一种基于多源子域适应网络的旋转机械跨域故障诊断方法，4FG8.根据权利要求7所述的一种基于多源子域适应网络的旋转机械跨域故障诊断方法，j,,i,,j。567取器和域特定分类器的参数实现最小化分类损8j,i,,j。9种等价形式的修改均落于本申请所附权利要求所限定[0067]本发明提供一种基于多源子域适应网络的旋转机械跨域故障诊断方法，如图1所域特定分类器的参数实现最小化分类损失和[0090]3)将训练好的深度残差网络作为共享特征提取器对降噪后的多源振动信号进行j,,i,,j。搭建试验平台测得的VP500数据集上进行测试，并与多种域适应方法进行精度对比。其在

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