一种基于域自适应的轴承故障诊断方法

摘要

本发明涉及一种基于域自适应的轴承故障诊断方法，包括以下步骤：分别对有标签历史振动数据与目标振动数据进行特征提取，并基于距离指标选择敏感特征集，通过主成分分析构造格拉斯曼流形，并在此基础上构造测地流，以有标签历史振动数据振动的敏感特征集为源域，以目标振动数据的敏感特征集为目标域，使两者在测地流上投影进行域自适应，并基于投影的距离测度实现对目标振动数据的轴承状态识别。将该方法用于轴承故障诊断的结果表明，该方法能够有效克服工况、轴承个体差异等因素造成的振动数据偏移，显示了较强的工程应用价值。

主权项

一种基于域自适应的轴承故障诊断方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1、采集有标签历史振动数据和目标振动数据，分别对有标签历史振动数据与目标振动数据进行特征提取，构造有标签历史振动数据的初始特征集F_S与目标振动数据的初始特征集F_T；步骤2、基于距离指标对有标签历史振动数据的初始特征集F_S进行特征选择，构造有标签历史振动数据的敏感特征集X_S，并对目标振动数据的初始特征集F_T选择相同特征构造目标振动数据的敏感特征集X_T；步骤3、分别对有标签历史振动数据的敏感特征集X_S与目标振动数据的敏感特征集X_T进行主成分分析，并分别选取d维特征向量构造有标签历史振动数据的线性特征子空间P_S与目标振动数据的线性特征子空间P_T，从而构造出一个格拉斯曼流形G(d,D)；步骤4、以有标签历史振动数据的线性特征子空间P_S为开始，以目标振动数据的线性特征子空间P_T为结束，在格拉斯曼流形上构造测地流；步骤5、将有标签历史振动数据的敏感特征集X_S与目标振动数据的敏感特征集X_T向测地流上投影，使标签历史振动数据的任一敏感特征向量x_i与目标振动数据的任一敏感特征向量x_j转换成测地流上的两个投影点与步骤6、基于测地流核函数进行距离测度计算；步骤7、基于距离测度采用最近邻分类器进行分类，输出目标振动数据的轴承状态识别结果。