Traditionell intelligent feldiagnos av rullager fungerar bra endast under ett vanligt antagande att de märkta träningsdata (källadomän) och omärkta testdata (måldomän) hämtas från samma distribution. I många tillämpningar i verkligheten håller dock inte detta antagande, särskilt när arbetsförhållandena varierar. I detta dokument föreslås en ny adversariell adaptiv 1-D CNN kallad A2CNN för att ta itu med detta problem. A2CNN består av fyra delar, nämligen en källfunktionsutsugare, en målfunktionsutsugare, en etikettsorterare och en domändiskriminator. Lagren mellan käll- och målfunktionsextraktorn är delvis obundna under träningsstadiet för att ta hänsyn till både träningseffektivitet och domänanpassning. Experiment visar att A2CNN har stark feldiskriminativ och domäninvariant kapacitet och därför kan uppnå hög noggrannhet under olika arbetsförhållanden. Vi visualiserar också de inlärda funktionerna och nätverken för att undersöka orsakerna bakom den höga prestandan hos vår föreslagna modell.
På samma sätt föreslår REF att fördelningen av mellanliggande skikt mellan käll- och funktionsextraktorer anpassas genom kontradiktorisk utbildning.
Adversarial adaptive 1-D convolutional neural networks for bearing fault diagnosis under varying working condition
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}