摘要
本发明公开了一种相关对齐域适应故障诊断方法,包括步骤,采集轴承源振动数据,并将其划分训练样本和测试样本;训练模型,确定模型参数;故障诊断;其中,所述源振动数据包括无标签的目标数据和有标签的源域数据;所述采集轴承源振动数据通过传感器获取;其中,所述传感器为加速传感器本方法结合黎曼度量相关对齐和一维卷积神经网络(RMCA‑1DCNN)的无监督域自适应轴承故障诊断模型,源域和目标域中特定激活层的二阶统计对齐被认为是一个正则化项,并嵌入到深卷积神经网络结构中以补偿域移位,在CWRU轴承数据集上的实验结果表明,该方法具有较强的故障识别能力和域不变性,提高了诊断的性能。