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作者：何鹏飞;万洪平;黄国勇;
单位：昆明理工大学民航与航空学院;中国广核新能源控股有限公司云南分公司;
摘要：针对压燃式活塞发动机气门间隙故障振动信号样本少以及跨工况故障诊断困难的问题，提出一种基于元学习和迁移学习的压燃式活塞发动机气门间隙异常故障诊断方法。元学习采用MAML作为学习器，对目标域的支撑集进行数据扩展，提升其泛化能力；迁移学习采用ResNet34作为特征提取网络，并通过SSL替代SL损失函数，压缩源域特征向量之间的距离，为目标域任务提供更多的特征嵌入空间，提升其跨域诊断能力。将预训练和微调后的元学习和迁移学习模型进行决策融合后作为诊断结果输出，并使用发动机台架进行实验数据验证。结果表明，所提方法能在小样本情况下有效识别跨工况气门间隙故障，且效果明显优于单独使用元学习或迁移学习的诊断方法。
关键词：压燃式活塞发动机;;气门机构;;故障诊断;;MTL模型;;迁移学习;;ResNet34网络;;跨域诊断
基金资助：南通常测机电设备有限公司科技项目（KKF0202165365）
