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域适应网络与平衡动态分布自适应的轴承变工况故障迁移诊断研究
1
作者 王廷轩 王贵勇 +1 位作者 刘韬 王振亚 《机械强度》 CAS CSCD 北大核心 2023年第3期509-518,共10页
机械设备在工业现场下的工况复杂多变,导致故障样本分布不均,给传统机器学习带来巨大的困扰。针对上述问题,提出了一种基于域适应神经网络与平衡动态分布自适应的轴承故障迁移诊断方法。首先,利用小波变换改进卷积神经网络的卷积层,并... 机械设备在工业现场下的工况复杂多变,导致故障样本分布不均,给传统机器学习带来巨大的困扰。针对上述问题,提出了一种基于域适应神经网络与平衡动态分布自适应的轴承故障迁移诊断方法。首先,利用小波变换改进卷积神经网络的卷积层,并自适应提取轴承样本特征。其次,利用最大均值差异度量和权重正则化在损失函数处理所生成的特征,改善样本分布差异,获取域适应神经网络模型。最后,利用A-distance距离改进平衡分布自适应,使其具备动态特性,进一步改善样本分布差异,通过KNN分类器实现轴承迁移诊断。经过实验验证,所提方法在同试验台和跨试验台案例验证中,能够较为精确地迁移出轴承故障状态,证明该方法可有效解决无标签样本在变工况条件下样本分布不均的问题,具备有效性与鲁棒性。 展开更多
关键词 轴承 域适应神经网络 平衡分布自适应 小波变换 A-distance距离 迁移诊断
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基于平衡分布自适应迁移学习的多风电机组运行状态监测方法
2
作者 张雅洁 王罗 +4 位作者 刘宇璐 乐波 韩爽 苏营 刘永前 《可再生能源》 CAS CSCD 北大核心 2024年第8期1068-1073,共6页
风电机组状态的准确监测对风电机组安全稳定运行和经济效益提升至关重要。但是,受不同风电机组运行数据分布差异的影响,现有状态监测方法在多风电机组应用场景下存在精度和效率难以兼顾的问题,而平衡分布自适应迁移学习(BDA)可以拉近数... 风电机组状态的准确监测对风电机组安全稳定运行和经济效益提升至关重要。但是,受不同风电机组运行数据分布差异的影响,现有状态监测方法在多风电机组应用场景下存在精度和效率难以兼顾的问题,而平衡分布自适应迁移学习(BDA)可以拉近数据距离,同化数据分布。因此,文章提出了一种基于BDA的多风电机组状态监测方法。首先,基于Copula熵的互信息法挖掘风电机组运行状态关键影响参量;然后,构建基于门控循环单元模型(GRU)和序贯概率比检验(SPRT)方法的单风电机组状态监测模型;最后,构建基于BDA的多风电机组运行数据分布同化模型,并用于多风电机组运行状态监测。算例结果表明,所提方法可以有效节省建模成本和计算成本,能够在保障多风电机组运行状态监测精度的前提下,显著提升监测效率。 展开更多
关键词 风电机组 状态监测 平衡分布自适应迁移学习 序贯概率比检验 门控循环单元
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