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作者：劳胜领;董会锦;修素朴;李生;
单位：周口职业技术学院汽车与机电工程学院;武汉理工大学航运学院;郑州机械研究所有限公司;
摘要：轴承作为机械传动中不可缺少的部件，其故障识别效率直接影响到传动设备的作业稳定性。为了提高轴承智能故障诊断能力，通过充足源域数据来完成深度自动编码器训练，采用不同故障测试该诊断方法的有效性。研究结果表明：因为受到噪声因素干扰，导致源域与目标域样本都出现了不同的分布特征。测试获得的诊断准确率均值为89.42%。本次设置的目标域内只包含了一个训练样本，按照以上方法同样可以实现对各类机械设备迁移诊断。本迁移模型可以达到89.51%的诊断准确率，相对其他迁移模型获得了更高准确率。本次设计的迁移模型标准差只有0.624，比参考模型更小，表现出了优异稳定性。该研究对提高机械传动的稳定性具有很好的理论支撑价值，易于推广应用。
关键词：提升深度自动编码器;;轴承故障;;迁移诊断;;准确率
基金资助：河南省高等学校科技计划项目（21B460008）
