TY -的A2 -李,Zhixiong AU -史,Huaitao盟商,Yajun盟——张,小陈AU - Tang Yinghan PY - 2021 DA - 2021/04/01 TI -滚动轴承的初始故障预测方法研究基于DCAE-TCN转移学习SP - 5587756六世- 2021 AB -在实际工作条件下,滚动轴承的初始故障难以有效地预测由于缺少进化的知识,弱故障信息,和强大的噪音干扰。在这篇文章中,滚动轴承的初始故障预测模型,提出了基于学习和转移DCAE-TCN。首先,一个深autoencoder (DAE前两个隐藏层和CAE最后一个隐层)用于从滚动轴承振动信号中提取故障特征数据。然后,平衡分布适应(BDA)是用来减少分布差异和类间距提取故障特征,和一个共同的特性集。原始振动信号的时间特征在目标域提取使用TCN的优点。公开XJTU-SY数据集上的实验进行。实验结果表明,该方法可以有效地学习转移特性和补偿的源和目标域之间的差异和有前途的应用程序具有较高的准确性和鲁棒性的预测滚动轴承的早期故障。SN - 1070 - 9622你——https://doi.org/10.1155/2021/5587756 - 10.1155 / 2021/5587756摩根富林明冲击和振动PB - Hindawi KW - ER