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一种带特征评价的半监督可转移LSTM用于旋转机械故障诊断( A semi-supervised transferable LSTM with feature evaluation for fault diagnosis of rotating machinery )
Zhi Tang Lin Bo Xiaofeng Liu Daiping Wei
针对在所有工况下采集足够的标记信号的不切实际或代价高昂的问题，当一种工况下训练的模型直接应用于另一种工况时，通常会使方法的性能遭受显著损失。从而建立了熵增益比与半监督可转移LSTM（EGR-STLSTM）网络相结合的旋转机械故障诊断方法。首先，ERG致力于对基于旋转机械特征提取的多域特征进行评价。然后，将最优特征子集馈入STLSTM，得到预训练的网络。最后，将一种半监督迁移学习策略，即借助少量的目标标记样本，应用于预训练的模型中，以实现目标任务中具有竞争力的性能。所提出的EGR-STLSTM网络充分利用了旋转机械的振动特性，保留了源域导出的专门知识。用轴承试验台和齿轮箱试验台的原始振动信号对故障诊断方法进行了验证。实验结果表明，与已知的方法相比，该方法通过重用预先训练好的模型显着提高了诊断性能，减少了变工况下对大量标记样本的需求。
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