分布外样本干扰下基于改进半监督原型网络的齿轮箱跨域故障诊断

作     者：邵海东 林健 闵志闪 明宇航 SHAO Haidong;LIN Jian;MIN Zhishan;MING Yuhang

作者机构：湖南大学机械与运载工程学院长沙410082 

基　　金：国家自然科学基金(52275104) 湖南省科技创新计划(2023RC3097) 湖南省自然科学基金优秀青年科学基金(2021JJ20017)资助项目 

出 版 物：《机械工程学报》 (Journal of Mechanical Engineering)

年 卷 期：2024年第60卷第4期

页      码：212-221页

摘      要：实际工程中难以获取充足可用且同分布的齿轮箱故障样本,此外,获取的无标签样本难免会混入一些分布外的未知干扰样本,这些将给现有的齿轮箱智能故障诊断研究带来难题。提出一种改进半监督原型网络,面向分布外样本干扰,实现少样本下不同工况间的齿轮箱跨域故障诊断。首先,设计一种标签分配准则,既可以充分挖掘利用无标签样本信息,为无标签样本赋予伪标签,同时也可以有效抑制分布外未知样本的干扰。然后,定义一种基于标签平滑和度量缩放的修正代价函数,可以灵活有效地评估故障样本之间的相似性,挖掘元学习任务的通用特性,进一步提高模型泛化性。将所提方法用于分析不同健康状态的齿轮箱试验数据,并设置不同的少样本跨域诊断场景和分布外干扰样本进行对比验证。试验结果表明,相比现有方法,所提方法可以更有效地实现少样本下不同工况间的齿轮箱跨域故障诊断。

主 题 词：改进半监督原型网络 齿轮箱故障诊断 分布外干扰样本 标签分配准则 修正代价函数 

学科分类：08[工学] 0802[工学-机械学] 080201[080201] 

核心收录：

D　O　I：10.3901/JME.2024.04.212

馆 藏 号：203127840...