基于人工神经网络的智能故障诊断方法能有效识别设备的健康状况,但传统人工神经网络需要大量有标签样本进行训练,这极大限制了人工神经网络在设备故障诊断中的应用,并且对于不同工况的适应性较差.为解决该问题,提出了一种基于迁移学习理论的轴承故障诊断模型,该模型由栈式稀疏自动编码器(SAE)和柔性最大值函数(Softmax)回归组成,引入高阶KL散度(HKL)训练域自适应能力,可从具有大量已知数据的工况迁移到仅有少量数据的相似工况中.当工况改变时,仅需少量数据进行训练即可适应新工况.采用凯斯西储大学公开的轴承实验数据集验证了该模型的有效性.
故障诊断 人工神经网络 迁移学习 自动编码器