一维CNN迁移学习在轴承故障诊断中的应用:基于PyTorch的域适应联合对齐实践

上传者: jcGCtFgxQYF | 上传时间: 2025-09-22 16:05:35 | 文件大小: 754KB | 文件类型: ZIP
如何利用一维卷积神经网络(1D-CNN)结合迁移学习技术,在轴承故障诊断中实现源域和目标域的联合对齐。具体步骤包括数据预处理、构建1D-CNN-MMD-Coral网络模型、实施边缘概率分布对齐和条件概率分布对齐(即JDA联合对齐),并在CWRU数据集上进行了实验验证。文中提供了详细的代码片段,涵盖了数据加载、模型定义、训练循环以及结果可视化的全过程。最终结果显示,在目标域仅有10%标注数据的情况下,模型仍能达到97%以上的准确率。 适合人群:机械工程领域的研究人员、从事故障诊断工作的工程师、对迁移学习感兴趣的初学者。 使用场景及目标:适用于需要解决不同工况下轴承故障诊断问题的研究人员和技术人员。主要目标是通过迁移学习减少对大量标注数据的需求,提高模型的泛化能力。 其他说明:文中还分享了一些实践经验,如避免在预处理时进行标准化、选择合适的batch size、加入自注意力机制等技巧,有助于提高模型性能。

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