基于迁移学习的轴承故障诊断

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摘要： 提出一种基于多核最大均值差异的一维卷积迁移学习方法。利用一维卷积网络直接从原始振动信号中提取故障特征信息；应用对抗策略迁移技术辅助网络提取两个域之间的共同特征；以多核最大均值差异作为评价源域和目标域的距离指标，实现域不变特征提取并在凯斯西储大学轴承数据集的4种工况下进行迁移学习。研究表明，相比于传统方法，该文所提方法在故障分类精度上提高了6%，具有良好的应用前景。（剩余9994字）

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