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公开(公告)号：CN111144458A
公开(公告)日：2020-05-12
申请号：CN201911285714.0
申请日：2019-12-13
Applicant: 重庆交通大学
Abstract: 本发明涉及一种子空间嵌入特征分布对齐的不同工况下机械故障识别方法。首先，利用相关对齐方法在目标域子空间将源域特征与目标域特征对齐，以防止域偏移；然后，在该空间训练基分类器直接为目标域预测伪标签，用于定量估计两域边缘分布与条件分布各自权值，以适配源域与目标域分布差异；最后，通过结构风险最小化框架传递上述两个步骤的学习规则并构造核函数建立分类器，迭代更新获得最终框架的系数矩阵完成故障诊断。其中定量估计两域边缘分布与条件分布各自权值在跨域机械故障诊断中具有重要意义，通过多类别复合故障诊断实例证明了所提方法的可行性和有效性。该发明适用于机械设备的状态监测以及故障诊断等领域。
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