面向微小振動(dòng)故障診斷的匹配小波深度遷移學(xué)習(xí)

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摘 要：針對(duì)傳統(tǒng)方法在微小振動(dòng)故障診斷中存在的特征識(shí)別效率低和樣本數(shù)量有限等問題，提出匹配小波深度模型遷移學(xué)習(xí)方法。首先利用Morse連續(xù)小波對(duì)一維故障信號(hào)進(jìn)行匹配升維，捕捉微小變化，得到可視化強(qiáng)化特征圖像；其次對(duì)深度遷移網(wǎng)絡(luò)源域模型進(jìn)行有效遷移，該模型具有高效的圖像學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn)，可降低目標(biāo)域訓(xùn)練樣本數(shù)量；最后在模型遷移中根據(jù)有限數(shù)據(jù)進(jìn)行流程的參數(shù)優(yōu)化。（剩余12815字）