改进深度子域自适应网络的跨设备滚动轴承寿命状态识别

来源：振动与冲击杂志2025年第14期北京时间：

作者：陈仁祥，艾懿，杨黎霞56875，梁栋，蒋咏志，罗瑞

单位：1.重庆交通大学交通工程应用机器人重庆市工程实验室，重庆400074；2.重庆科技大学经济与金融学院，重庆401331

摘要：跨设备下因结构尺寸、运行工况等不同导致轴承寿命状态数据分布差异大和特征差异大，进而影响轴承寿命状态识别结果，为此提出改进深度子域自适应网络(improved deep subdomain adaptive network, IDSAN)的跨设备滚动轴承寿命状态识别方法。首先，在Resnet-50中引入通道注意力机制提高各通道中重要特征的权重，自适应获取不同设备滚动轴承的两域分布式特征表达。其次，在网络中集成Transformer编码器和多尺度卷积模块，利用Transformer编码器的自注意力机制引入全局信息，利用多尺度卷积学习多尺度信息，从多维度、多角度自适应提取不同设备轴承的寿命状态特征；最后，利用局部最大均值差异(local maximum mean discrepancy，LMMD)度量准则进行子域适配，最终实现跨设备轴承寿命状态识别。在不同设备轴承寿命数据集上进行实验验证，相比其他域自适应方法，所提方法识别准确率更高，证明了所提方法的可行性和有效性。<br>

关键词：滚动轴承;跨设备;寿命状态识别;子域自适应