基于深度学习的智能机械故障诊断的部分域适应方法

无监督的目标域训练数据不会涵盖全机健康状态标签空间。故提出部分域自适应的方法。提出了条件数据对齐和无监督的预测一致性方案来实现部分域适应。部分域适应问题适应于实际工业场景，其中可用的无监督的目标域数据仅涵盖所有有关健康状况的子集。通过最小化域之间的最大平均差异来实现条件数据对齐。提出了一种预测一致性方案通过对抗学习来影响多分类模块的性能。

一、提出的方法

部分域适应故障诊断问题上提出的深度神经网络的体系结构。提出了两种技术来解决域移位现象，即条件数据对齐和无监督的预测一致性。

二、网络优化

1.源域监督损失

最小化所有分类模块。采用的交叉熵损失函数
条件数据对齐
无监督的预测一致性
多种分类模块通常学习诊断的不同功能。如果无法通过不同的分类模块获得不经过监督的目标域数据的相同预测结果，则预期更好的域适应。引入了对抗性学习方法以实现无监督的预测一致性，通过对分类模块和鉴别器之间的对抗训练，可以通过不同的模型获得类似的预测结果，从而实现预测一致性。

2.实验比较

先仅监督学习方法，其中仅考虑监督的学习方案。这意味着故障诊断模型培训，只有仅在等式（1）中的目标。这种方法遵循传统的机器学习模式，具有监督学习和没有传输学习技术，从而提供基线进行比较。
作为域适应的流行方式，MARGDA（边缘域适应）方法旨在实现高级数据表示空间中的源区和目标域之间的边缘分布对准[24]，[26]，尽管可用的事实无监督的目标数据仅涵盖部分标签空间。因此，该方法与现有流行的转移学习方法提供了公平的比较
为了评估无监督的预测一致性方案的益处，实现了Nopredconsist（没有预测一致性）方法，其中从所提出的框架中移除该方案。
无条件对准）方法不与等式（4）中的损耗函数实现条件数据对齐。以这种方式，可以检查健康数据融合方案的效果，显示了健康状态数据利用的益处。

总结

本文提出了一种深度学习的机械故障诊断的部分域适应方法。使用多种分类模块来学习各种诊断知识，并采用条件数据对齐方案提取不同域中的健康状态数据的域不变特征。对于无监督的部分目标域训练数据，提出了预测一致性方法来实现类似的预测概率。样本大小对模型性能有显着影响。通常，较大的样本包含更多诊断信息。然而，也发生了更高的过度风险。因此，在应用中提出了中等大小。由于在所提出的方法中使用迷你批量优化，因此目标样本与源样本的比率对模型性能的影响并不重要。此外，假设目标域类包含在本研究中的源域类中。在实践中，在目标条件中可能发生一些附加故障，其不属于源类。这一具有挑战性的问题是表示为开放式域适应[43]，即部分域适应问题的扩展，并将集中在以下研究工作中

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