【摘 要】
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传统的基于机器学习的滚动轴承状态识别方法需要满足两个前提条件,即目标数据量充足、训练数据和测试数据分布相同。然而在实际工程中,滚动轴承的工作环境非常复杂,无法满足
【机 构】
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北京化工大学教育部国防重点实验室,北京化工大学诊断与自愈工程研究中心
【基金项目】
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装备发展部十三五预研资助项目(41404030202),GF973资助项目(BHJG2015013)
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传统的基于机器学习的滚动轴承状态识别方法需要满足两个前提条件,即目标数据量充足、训练数据和测试数据分布相同。然而在实际工程中,滚动轴承的工作环境非常复杂,无法满足上述条件。为了解决上述问题,提出一种基于加权混合核迁移成分分析(Weighted Mixed Kernel Transfer Component Analysis,WKTCA)的栈式自编码(Stacked Auto-Encoder,SAE)神经网络的轴承状态识别方法,用于目标数据不足时滚动轴承的状态识别。该方法引入源域数据,利用迁移成分分析(Tr
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