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2023-05-25 发布于四川
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一种基于敏感特征迁移学习的轴承故障诊断方法.pdf

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本发明公开了一种基于敏感特征迁移学习的轴承故障诊断方法，属于故障诊断技术领域，具体包含采用双树复小波包变换DTCWPT对轴承振动信号分析，构建原始特征集，其次，使用故障敏感特征选取方法FSFCC,选取敏感特集，然后，提出一种改进TCA的特征迁移学习方法MTCA，处理有标签源域数据集与无标签目标域数据集，输出低维特征集。最后构建轴承故障诊断模型OFS‑FSFCC‑MTCA‑SVM。本发明实施结果表明所提出的MTCA方法能够有效降低不同域间分布差异，增强域数据的判别性能，提高使用源域数据训练的故障诊

(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112229632 A (43)申请公布日 2021.01.15 (21)申请号 202010841331.3 (22)申请日 2020.08.20 (71)申请人中国矿业大学地址

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