基于残差注意力机制和子领域自适应的时变转速下滚动轴承故障诊断EI北大核心CSCD

针对强噪音、时变转速下滚动轴承振动信号数据特征分布不一致及待监测故障样本不含标签的问题,提出一种残差注意力机制和子领域自适应的无监督迁移学习滚动轴承故障诊断方法。首先,为充分发挥卷积神经网络(convolutional neural networks, CNN)的图像分类能力,将时变转速下采集到的一维时域故障振动信号采用连续小波变换(continuous wavelet transform, CWT)转换成二维灰度图,作为该研究模型的输入;其次,为更好提取源域与目标域的通用特征,特征提取器利用该研究提出的残差通道注意力弱共享网络模型,该模型采用了残差网络的跨层连接方式和通道注意力机制,并弱化了传统网络模型强共享条件;再次,为匹配源域与目标域的条件分布差异,网络自适应层选择局部最大均值差异(local maximum mean discrepancy, LMMD)度量准则;最后,采用时变转速滚动轴承公开故障数据集进行试验验证与分析。结果表明,该研究提出的方法在强噪音、时变转速下平均识别精度达到93%以上,相比于传统CNN模型具有较好的泛化性、鲁棒性。