基于流形特征域适配的滚动轴承故障诊断

来源：振动与冲击杂志2024年第5期北京时间：

作者：周宏娣，黄涛，李智，钟飞

单位：湖北工业大学机械工程学院，武汉430068

摘要：针对变工况下存在两域特征分布复杂，数据在原始空间进行分布对齐时，特征扭曲和发散难以消除等问题，提出一种基于流形特征域适配（MFDA）的滚动轴承故障诊断方法。该方法通过无监督的方式生成一个与目标域具有相似分布的中间域，构建与源域、中间域和目标域相关的公共子空间，并利用局部生成差异度量保留数据在子空间中的流形局部几何结构，以避免数据对齐时出现扭曲和发散；同时利用最大均值差异度量对齐中间域和目标域，以最小化两域间的分布差异，保证数据间局部与全局结构的相关性。最后，利用学习到的特征，以最小二乘法实现滚动轴承的跨域故障识别。在三组滚动轴承数据集上进行实验验证，与其他智能识别算法相比，所提方法能有效避免特征扭曲和发散，且具有优良的泛化性能。

关键词：滚动轴承；迁移学习；变工况；故障诊断；流形特征域适配