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作者：崔丹丹;崔高伟;张宏伟;
单位：郑州经贸学院智慧制造学院;上海航天控制技术研究所;郑州大学机械与动力工程学院;
摘要：针对电机轴承故障诊断中标记数据不足和领域偏移的问题，提出了一种结合Morlet小波卷积和伪标签策略的域自适应迁移学习方法。该方法采用可调Q值小波变换稀疏表示和Morlet小波卷积进行特征提取，提高故障特征表示的丰富性和稳健性。其次，提出一种伪标签策略和标签动态更新机制，基于特征度量评估的伪标签策略，为目标数据分配初始标签并划分为有/无伪标签两部分。然后，利用源域数据和带有伪标签的目标域数据联合训练模型，以提取相似的故障特征，通过域对抗框架对未标记数据进行特征对齐训练。在整个训练过程中，标签动态更新机制会根据模型预测结果动态调整伪标签，确保高置信度的数据持续参与训练，从而提高模型的鲁棒性和泛化能力。在电机轴承故障诊断数据集上的试验结果表明，该方法的平均故障诊断准确率达到99.13%,优于其他4种主流迁移学习方法。
关键词：安全工程;;电机轴承;;故障诊断;;Morlet小波变换;;伪标签;;迁移学习
基金资助：国家自然科学基金项目(52005451)
