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基于对抗性域自适应和分类器对齐的多源域跨域智能故障诊断( Adversarial domain adaptation with classifier alignment for cross-domain intelligent fault diagnosis of multiple source domains )
Y Zhang Z Ren S Zhou T Yu
最近，大多数跨域故障诊断方法都集中在单源域自适应上。然而，在真实的工业场景中通常可以获得多个标记的源域。如何利用多源域提取共同的域不变特征并获得满意的诊断结果是一个难点问题。针对多源域自适应问题，提出了一种新的基于分类器对齐的对抗性域自适应方法(ADACL)。ADACL主要由通用特征提取器、多个分类器和领域鉴别器组成。通过交叉熵损失、域分布对齐损失和域分类器对齐损失同时更新主元素的参数。在多损失协作学习框架下，不仅使所有领域之间的分布差异最小化，而且使目标领域数据在所有分类器之间的预测差异最小化。在两个源域和三个源域上的两个实验案例验证了ADACL在不同工作条件下都能显著提高跨域诊断性能。此外，在不同信噪比的噪声环境下，对不同方法的诊断性能进行了广泛的评价。
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