A sub-domain adaptive transfer learning base on residual network for bearing fault diagnosis

学习迁移 计算机科学 残余物 断层(地质) 人工智能 方位(导航) 噪音(视频) 领域(数学分析) 机器学习 任务(项目管理) 领域(数学) 传递函数 相似性(几何) 深度学习 数据挖掘 模式识别(心理学) 工程类 算法 系统工程 数学分析 地震学 地质学 电气工程 纯数学 图像(数学) 数学
作者
Chongyu Wang,Guangya Zhu,Tianyuan Liu,Yonghui Xie,Di Zhang
出处
期刊:Journal of Vibration and Control [SAGE Publishing]
卷期号:29 (1-2): 105-117 被引量:14
标识
DOI:10.1177/10775463211042976
摘要

Bearing fault diagnosis is an important research field for rotating machinery health monitoring. Recently, many intelligent fault diagnosis methods driven by big data, such as transfer learning, have been studied. However, there are two shortcomings for the prior transfer learning method in industry application. First, it is necessary to design a complex loss function to enhance the similarity between the two domains further. Second, previous studies required big data both in source and target task, without considering the lack of sufficient training samples. Inspired by relevant research work, this article proposes a local joint distribution discrepancy to increase similar features. A sub-domain adaptive transfer learning is designed to detect bearing faults based on the residual network. Two kinds of transfer experiments are designed to verify the method effectiveness. After that, the impact of small training samples and noise on the results is explored. The proposed method reaches high accuracy.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
懒洋洋发布了新的文献求助20
刚刚
科研通AI5应助秋雨采纳,获得10
2秒前
3秒前
发嗲的向雪完成签到,获得积分10
4秒前
cuckoo发布了新的文献求助50
4秒前
清脆糖豆完成签到,获得积分10
4秒前
xusuizi发布了新的文献求助10
4秒前
康丽发布了新的文献求助10
4秒前
JamesPei应助WWWUBING采纳,获得10
5秒前
Enuo完成签到,获得积分10
5秒前
5秒前
LeeFlavia完成签到,获得积分10
8秒前
8秒前
Jasper应助Alladin采纳,获得10
10秒前
11秒前
搜集达人应助科研通管家采纳,获得10
11秒前
柯一一应助科研通管家采纳,获得10
11秒前
11秒前
11秒前
柯一一应助科研通管家采纳,获得10
11秒前
共享精神应助科研通管家采纳,获得10
12秒前
爆米花应助科研通管家采纳,获得10
12秒前
柯一一应助科研通管家采纳,获得10
12秒前
Owen应助破三贼采纳,获得30
12秒前
共享精神应助科研通管家采纳,获得10
12秒前
12秒前
jjj应助科研通管家采纳,获得10
12秒前
12秒前
12秒前
慕青应助科研通管家采纳,获得10
12秒前
12秒前
大模型应助冰美式乌龙茶采纳,获得30
12秒前
爆米花应助科研通管家采纳,获得10
12秒前
12秒前
12秒前
12秒前
12秒前
英俊的铭应助科研通管家采纳,获得50
12秒前
12秒前
iNk应助科研通管家采纳,获得10
12秒前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
Cognitive Neuroscience: The Biology of the Mind 1000
Technical Brochure TB 814: LPIT applications in HV gas insulated switchgear 1000
Immigrant Incorporation in East Asian Democracies 600
Nucleophilic substitution in azasydnone-modified dinitroanisoles 500
不知道标题是什么 500
A Preliminary Study on Correlation Between Independent Components of Facial Thermal Images and Subjective Assessment of Chronic Stress 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3967409
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3512686
关于积分的说明 11164677
捐赠科研通 3247651
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1793964
邀请新用户注册赠送积分活动 874785
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 804498