基于两阶段动态对抗迁移建模的轴承故障诊断

来源：中国农机化学报杂志2026年第2期北京时间：

作者：刘月文, 徐帆, 李永亭, 齐咏生, 王顺利

单位：1. 内蒙古工业大学电力学院，呼和浩特市，010080； 2. 内蒙古自治区高等学校智慧能源技术与装备工程研究中心，呼和浩特市，010080； 3. 大规模储能技术教育部工程研究中心，呼和浩特市，010080

摘要：针对传统故障诊断方法使用梯度反转层极易造成梯度消失，同时源域样本与目标域样本存在分布差异，无法动态判断两种分布间的相似性，导致故障诊断模型泛化能力极低的问题，提出一种两阶段动态对抗迁移网络(TSDAMN)，实现轴承的迁移故障诊断。首先，该网络提出一种新的两步式对抗策略和动态判别思想，使用分布对抗策略，分步骤对分类器和判别器进行交互训练，有效解决梯度消失问题；然后，构建一种动态自适应学习算法，通过动态调整边缘分布和条件分布在整个迁移过程所占权重，有效提高故障特征聚类能力，从而提升故障诊断的准确性；最后，引入θ系控改进交叉熵损失函数进一步细化故障分类精度。采用凯斯西储大学轴承数据集进行试验验证，并与经典算法进行比较，所提方法故障分类平均准确率达98.67%，结果表明，所提方法能够更加准确地分类故障，解决标注匮乏问题。

关键词：故障诊断,迁移学习,梯度消失,两步式对抗,动态判别,滚动轴承

基金资助：国家自然科学基金(62363029)；内蒙古自然科学基金(2025MS06038)；内蒙古自治区高等学校科学研究项目(NJZY22365)；呼和浩特市科技创新领域人才项目(2023RC—联合体—3)