譚俊杰，楊先勇，徐增丙，王志剛

(1.武漢科技大學(xué)冶金裝備及其控制教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，湖北 武漢，430081；2.武漢科技大學(xué)機(jī)械自動(dòng)化學(xué)院，湖北 武漢，430081；3.中國(guó)艦船研究設(shè)計(jì)中心，湖北 武漢，430064)

狀態(tài)監(jiān)測(cè)是保障設(shè)備正常運(yùn)行的重要手段。通常情況下，被監(jiān)測(cè)設(shè)備規(guī)模大，設(shè)備監(jiān)測(cè)點(diǎn)多，每個(gè)測(cè)點(diǎn)的采樣頻率高、數(shù)據(jù)采集周期長(zhǎng)，因此，監(jiān)測(cè)系統(tǒng)獲取的數(shù)據(jù)反映了機(jī)械設(shè)備狀態(tài)的“大數(shù)據(jù)”特點(diǎn)[1]。由于監(jiān)測(cè)到的正常樣本多，故障樣本少甚至沒(méi)有，如何有效利用這些樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行故障診斷分析具有重要的研究意義。

遷移成分分析(transfer component analysis，TCA)[2]是基于特征的遷移學(xué)習(xí)方法，其將源域數(shù)據(jù)和目標(biāo)域數(shù)據(jù)映射到隱藏空間中，尋找公共遷移成分進(jìn)行學(xué)習(xí)，減小了不同領(lǐng)域數(shù)據(jù)分布的差異性，明顯提高了跨領(lǐng)域、跨任務(wù)的學(xué)習(xí)能力。無(wú)監(jiān)督遷移成分分析(unsupervised TCA, UTCA)[2]是進(jìn)一步針對(duì)特征空間與類別空間相同、邊緣分布不同而提出的遷移學(xué)習(xí)方法。在實(shí)際應(yīng)用中，監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)通常只有少量與目標(biāo)域數(shù)據(jù)相匹配的標(biāo)簽數(shù)據(jù)，以及大量和源域不匹配的標(biāo)簽數(shù)據(jù)，而利用UTCA則在特征映射中不需要考慮樣本標(biāo)注信息，有效提高了特征遷移的效率，減少了人為標(biāo)注的不確定性。遷移成分分析在設(shè)備故障診斷中的應(yīng)用研究有不少。Xie等[3]提出基于TCA和跨域特征融合的變速齒輪箱故障診斷方法。段禮祥等[4]提出基于不同工況下輔助數(shù)據(jù)集的齒輪箱故障診斷方法，利用TCA減小訓(xùn)練樣本與測(cè)試樣本的差異性，提高了齒輪箱變工況故障診斷的準(zhǔn)確性。沈飛等[5]將基于自相關(guān)矩陣奇異值分解的特征提取和遷移學(xué)習(xí)分類器相結(jié)合，進(jìn)行電機(jī)故障診斷，提高了分類正確率。

然而，上述遷移學(xué)習(xí)方法雖然能夠用于故障診斷，但無(wú)法提高淺層機(jī)器學(xué)習(xí)的診斷能力和泛化能力。深度學(xué)習(xí)方法可以學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中的隱含表征參數(shù)，并建立表征參數(shù)與類別之間的復(fù)雜映射關(guān)系。深度信念神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(deep belief network，DBN)[6]作為深度學(xué)習(xí)技術(shù)之一，已廣泛應(yīng)用于故障診斷中。Tamilselvan等[7]提出基于DBN模型的多傳感器故障診斷方法，在飛機(jī)發(fā)動(dòng)機(jī)和電力變壓器的故障分析中取得較好效果。陶潔等[8]將Teager能量算子(TEO)和DBN相結(jié)合應(yīng)用于滾動(dòng)軸承故障診斷中，能準(zhǔn)確識(shí)別不同軸承故障類型，具有較強(qiáng)的泛化能力。李巍華等[9]從滾動(dòng)軸承時(shí)域振動(dòng)原始信號(hào)出發(fā)，利用DBN進(jìn)行不同狀態(tài)下的故障識(shí)別，得到比傳統(tǒng)方法更好的診斷效果。但是DBN方法所需訓(xùn)練樣本較多，在實(shí)際故障樣本較少的情況下，其診斷精度有待提高。

為此，本文將UTCA和DBN兩種算法相結(jié)合，提出了一個(gè)新的故障診斷方法，以期在故障樣本不足時(shí)實(shí)現(xiàn)滾動(dòng)軸承故障的高精度診斷。

1 UTCA算法

UTCA充分利用領(lǐng)域之間特征樣本的可遷移性，提高跨領(lǐng)域?qū)W習(xí)能力。假定源域DS={XS,YS}，其中XS是源域樣本集，YS是標(biāo)簽樣本；目標(biāo)域?yàn)镈T={XT}，其中XT是目標(biāo)域樣本集，目標(biāo)域中標(biāo)簽未知。假設(shè)源域樣本與目標(biāo)域樣本的邊緣概率分布不同，即P(XS)≠Q(mào)(XT)，通過(guò)特征映射函數(shù)Φ，使映射后的邊緣概率分布盡可能相似，即P(Φ(XS))≈Q(Φ(XT))。

設(shè)Φ(XS)與Φ(XT)是經(jīng)過(guò)Hilbert核空間映射后的源域特征樣本集與目標(biāo)域特征樣本集，映射后源域和目標(biāo)域之間的距離可以表示為：

dist(Φ(XS),Φ(XT))=

(1)

式中：‖·‖H為RKHS范數(shù)；N1為源域樣本個(gè)數(shù)；N2為目標(biāo)域樣本個(gè)數(shù);xSi∈XS,xTj∈XT。

由式(1)可知，非線性變換映射函數(shù)Φ有許多種，直接計(jì)算特征樣本間的距離是相當(dāng)困難的，通過(guò)維數(shù)約簡(jiǎn)的最大均值偏差嵌入法(maximum mean discrepancy embedding，MMDE)[10]，將上述難求解的映射函數(shù)Φ轉(zhuǎn)化為內(nèi)核學(xué)習(xí)問(wèn)題，可采用高斯徑向基核函數(shù)進(jìn)行映射，并引入核矩陣K，則映射后源域和目標(biāo)域距離可表示為：

dist(Φ(XS),Φ(XT))=trace(KL)

(2)

核矩陣K還可以表示為：

K=(KK-1/2)(K-1/2K)

(3)

(4)

根據(jù)式(4)，可以將式(2)替換為：

dist(Φ(XS),Φ(XT))=trace((KWWTK)L)

=trace(WTKLKW)

(5)

綜上所述，為使不同領(lǐng)域分布間距離盡可能小，就要對(duì)式(5)進(jìn)行最優(yōu)化。添加正則化項(xiàng)μtrace(WTW)來(lái)控制矩陣W的復(fù)雜度，優(yōu)化目標(biāo)轉(zhuǎn)化為：

s.t.WTKHKW=IM

(6)

式中：μ>0是正則化平衡參數(shù)；IM∈M×M是單位矩陣。

根據(jù)限制條件WTKHKW=IM, 式(6)又可化為如下的目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行求解：

(7)

可由式(7)求解(KLK+μIM)-1KHK,即得到優(yōu)化后的最佳映射核矩陣W。

2 DBN模型

DBN是由多個(gè)受限玻爾茲曼機(jī)(restricted Boltzmann machine，RBM)和一層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)堆疊而成的多層感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可以組合低層特征形成更加抽象的高層特征表示[11]，具有逐層挖掘深層特征的能力，無(wú)需人工提取特征，避免了傳統(tǒng)特征提取過(guò)程所帶來(lái)的復(fù)雜性和不確定性，提高了故障識(shí)別性能。DBN 訓(xùn)練過(guò)程包括兩個(gè)部分：預(yù)訓(xùn)練和微調(diào)。預(yù)訓(xùn)練主要采用無(wú)監(jiān)督逐層訓(xùn)練的方式對(duì)每層RBM參數(shù)進(jìn)行訓(xùn)練，低層RBM隱藏層輸出作為高層RBM可見(jiàn)層輸入，可從原始信號(hào)數(shù)據(jù)中提取較為抽象的特征參數(shù)；微調(diào)階段利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)際輸出與標(biāo)簽信息差值作為度量誤差，將誤差逐層后向傳播，實(shí)現(xiàn)對(duì)整個(gè) DBN 權(quán)值和偏置的微調(diào)，經(jīng)過(guò)多次迭代即可得到整個(gè)DBN的最優(yōu)參數(shù)。

2.1 RBM網(wǎng)絡(luò)

RBM[12]由可視層和隱藏層組成，如圖1所示。v和h分別表示可視層和隱藏層，w表示兩層之間的權(quán)值，a和b分別為可視層和隱藏層偏置，層間神經(jīng)元全連接，層內(nèi)神經(jīng)元不連接。

圖1 RBM的結(jié)構(gòu)

假設(shè)一個(gè)RBM中有n個(gè)可視神經(jīng)元和m個(gè)隱藏神經(jīng)元，其中vi和hj分別表示第i個(gè)可視層神經(jīng)元和第j個(gè)隱藏層神經(jīng)元的狀態(tài)，v=(v1,v2,…，vn)，h=(h1,h2,…，hm)，RBM的能量函數(shù)可描述為：

(8)

式中：參數(shù)wij、ai、bj分別為可視節(jié)點(diǎn)到隱層節(jié)點(diǎn)的連接權(quán)重、可視節(jié)點(diǎn)偏置、隱層節(jié)點(diǎn)偏置。wij、ai和bj構(gòu)成參數(shù)集θ，根據(jù)能量函數(shù)式(8)可知，v和h之間的聯(lián)合概率分布如下：

(9)

隱藏層與可視層的條件概率為：

(10)

(11)

根據(jù)式(10)和式(11)可進(jìn)一步推導(dǎo)得到激活函數(shù)，給定隱藏層h，可視層v的激活函數(shù)為：

(12)

給定可視層v，隱藏層h的激活函數(shù)為：

(13)

通過(guò)隨機(jī)初始化和迭代訓(xùn)練得到參數(shù)集θ，利用極大對(duì)數(shù)似然函數(shù)求解參數(shù)集θ*：

(14)

為了增加極大對(duì)數(shù)似然函數(shù)的計(jì)算梯度，采用對(duì)比散度算法[13]對(duì)參數(shù)集θ*進(jìn)行更新：

(15)

式中：ζ為學(xué)習(xí)率；〈·〉data為訓(xùn)練數(shù)據(jù)特征樣本數(shù)學(xué)期望；〈·〉rec_er為重構(gòu)后的模型參數(shù)數(shù)學(xué)期望。

2.2 BP網(wǎng)絡(luò)微調(diào)

BP網(wǎng)絡(luò)前向傳播，將輸入特征向量逐層傳到輸出層，得到預(yù)測(cè)的分類結(jié)果，將預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際標(biāo)簽信息對(duì)比得到誤差值，然后將誤差逐層后向傳播，實(shí)現(xiàn)DBN特征參數(shù)微調(diào)。

對(duì)輸出層，假設(shè)第i個(gè)節(jié)點(diǎn)的實(shí)際輸出為τi，期望輸出為ei，則靈敏度的計(jì)算公式如下：

δi=τi(ei-τi)(1-τi)

(16)

(17)

(18)

3 基于UTCA和DBN的軸承故障診斷流程

本文方法主要由UTCA算法和DBN模型兩個(gè)部分組成。首先，獲取滾動(dòng)軸承振動(dòng)信號(hào)，將已知工況的滾動(dòng)軸承振動(dòng)信號(hào)作為源域，未知振動(dòng)信號(hào)作為目標(biāo)域，利用UTCA對(duì)源域樣本和目標(biāo)域樣本的差異性進(jìn)行處理，使源域樣本和目標(biāo)域樣本更加相似，通過(guò)最大均值偏差統(tǒng)計(jì)值判斷能夠遷移的源域數(shù)據(jù)，為深度學(xué)習(xí)提供充足的訓(xùn)練樣本，解決實(shí)際故障樣本較少的問(wèn)題；然后，利用DBN模型對(duì)源域樣本進(jìn)行訓(xùn)練，形成融合UTCA和DBN的故障診斷模型，使源域故障診斷知識(shí)能夠用于識(shí)別目標(biāo)域未知的故障類型。滾動(dòng)軸承故障診斷流程如圖2所示。

圖2 基于UTCA和DBN的滾動(dòng)軸承故障診斷流程

Fig.2 Flow chart of rolling bearing fault diagnosis based on UTCA and DBN

4 應(yīng)用實(shí)例分析

4.1 試驗(yàn)數(shù)據(jù)

如圖3所示，試驗(yàn)臺(tái)由驅(qū)動(dòng)電機(jī)裝置、聯(lián)軸器、齒輪箱、制動(dòng)系統(tǒng)和加速度傳感器構(gòu)成。

圖3 試驗(yàn)臺(tái)示意圖

驅(qū)動(dòng)電機(jī)為三相異步電動(dòng)機(jī)，額定功率為2200 W，極對(duì)數(shù)為2；磁粉制動(dòng)器是制動(dòng)系統(tǒng)的主要部件；減速器輸入軸齒數(shù)Z1=29，中間軸齒數(shù)為Z2=100、Z3=36，輸出軸齒數(shù)Z4=90；試驗(yàn)軸承安裝在二級(jí)減速器中間軸上，模擬正常工作、內(nèi)圈故障、外圈故障和內(nèi)外圈復(fù)合故障等幾種類型。為了直觀起見(jiàn)，加速度傳感器安裝在齒輪箱的左側(cè)擋板上，實(shí)測(cè)的是徑向的軸承振動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù)，采樣頻率為8096 Hz，負(fù)載狀態(tài)為有、無(wú)兩種。

設(shè)定3種工況：①工況A，電機(jī)輸出轉(zhuǎn)速為1500 r/min；②工況 B，電機(jī)輸出轉(zhuǎn)速為900 r/min；③工況 C，電機(jī)輸出轉(zhuǎn)速為600 r/min。

針對(duì)單個(gè)工況故障診斷的實(shí)際可用軸承數(shù)據(jù)樣本較少，可以將其他工況數(shù)據(jù)遷移過(guò)來(lái)，為診斷目標(biāo)數(shù)據(jù)提供大量的可訓(xùn)練樣本。從3種試驗(yàn)工況中選取穩(wěn)定狀態(tài)下的振動(dòng)數(shù)據(jù)，每種工況和健康狀態(tài)下的樣本均為80個(gè)，每個(gè)樣本包含600個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)，數(shù)據(jù)樣本組成見(jiàn)表1。根據(jù)本文所涉及的滾動(dòng)軸承故障數(shù)據(jù)遷移診斷問(wèn)題，創(chuàng)建3個(gè)遷移診斷任務(wù)，對(duì)所提出的方法進(jìn)行驗(yàn)證分析，分別為：①A(源域)→C(目標(biāo)域)，即將工況A的樣本遷移到工況C，進(jìn)行DBN模型訓(xùn)練，并用于對(duì)工況C的樣本進(jìn)行診斷測(cè)試；②B(源域)→C(目標(biāo)域)；③B(源域)→A(目標(biāo)域)。

表1 不同工況下的樣本數(shù)據(jù)集組成

Table 1 Composition of sample datasets in different working conditions

工況健康狀態(tài)分類標(biāo)簽樣本數(shù)/個(gè)A無(wú)負(fù)載正常(N)180外圈故障(BFO)280內(nèi)圈故障(BFI)380內(nèi)外圈復(fù)合故障(BFIO)480B無(wú)負(fù)載正常(N)180外圈故障(BFO)280內(nèi)圈故障(BFI)380內(nèi)外圈復(fù)合故障(BFIO)480C無(wú)負(fù)載正常(N)180外圈故障(BFO)280內(nèi)圈故障(BFI)380內(nèi)外圈復(fù)合故障(BFIO)480

4.2 故障診斷結(jié)果與分析

首先根據(jù)不同工況數(shù)據(jù)集的遷移診斷任務(wù)進(jìn)行故障診斷分析。UTCA算法參數(shù)初始設(shè)置：核寬度為[10-3,10-2,10-1,1,10,102]的高斯徑向基核函數(shù)，正則化參數(shù)μ為[10-3,10-2,10-1,1,10,102,103]。選擇使UTCA模型的目標(biāo)函數(shù)取得最小值時(shí)的核寬度和μ為最優(yōu)參數(shù)組合，并以UTCA模型輸出數(shù)據(jù)集作為DBN源域樣本集(訓(xùn)練數(shù)據(jù)集)和目標(biāo)域樣本集(測(cè)試樣本集)的輸入。DBN 結(jié)構(gòu)參數(shù)的選?。翰捎媒?jīng)典的4層結(jié)構(gòu)，兩個(gè)隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)分別為100、100，學(xué)習(xí)率ζ=10-4,正則化參數(shù)λ=10-4。為減小隨機(jī)初始化的訓(xùn)練參數(shù)對(duì)本文方法診斷結(jié)果的影響，重復(fù)驗(yàn)證 20次，不同遷移條件下的故障識(shí)別準(zhǔn)確率如表2所示，表中還列出了沒(méi)有進(jìn)行數(shù)據(jù)遷移而直接根據(jù)源域樣本數(shù)據(jù)，分別采用支持向量機(jī)(SVM)、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(BPNN)和普通DBN方法對(duì)目標(biāo)域樣本進(jìn)行故障識(shí)別的準(zhǔn)確率。

表2 不同遷移條件下滾動(dòng)軸承故障診斷精度(單位：%)

Table 2 Rolling bearing fault diagnosis accuracy in different transfer conditions

診斷方法源域→目標(biāo)域A→CB→CB→A平均SVM59.7856.0052.8356.20BPNN57.6953.2455.8455.59DBN71.5074.5870.6772.25本文方法95.8390.0092.2592.69

由表2可知，以不同工況數(shù)據(jù)作為源域或者目標(biāo)域時(shí)，在3種試驗(yàn)設(shè)定中，本文方法的平均故障識(shí)別率最高(92.69%)，主要原因在于：UTCA在處理源域數(shù)據(jù)和目標(biāo)域數(shù)據(jù)之間的差異性時(shí)具備優(yōu)勢(shì)，不需要考慮樣本是否有標(biāo)簽的問(wèn)題，降低了人為因素的干擾，通過(guò)無(wú)監(jiān)督自主遷移學(xué)習(xí)，將源域樣本遷移到目標(biāo)域中，解決了因目標(biāo)域故障樣本少導(dǎo)致的識(shí)別率低這一問(wèn)題。至于其他3種分類方法，沒(méi)有故障樣本遷移過(guò)程，只能通過(guò)不同工況數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練和測(cè)試，由于機(jī)器學(xué)習(xí)的診斷能力和泛化性能有明顯的不足，而深度學(xué)習(xí)需要大量訓(xùn)練樣本，因此導(dǎo)致診斷精度不高，平均識(shí)別率分別只有56.20%、55.59%和72.25% 。

為了使本文方法的有效性更為直觀，利用t-分布隨機(jī)鄰域嵌入(t-distribution stochastic neighbor embedding，t-SNE)算法將故障特征進(jìn)行可視化。以工況A原始數(shù)據(jù)集為例，將原始樣本映射到二維空間來(lái)可視化高維數(shù)據(jù)，得到如圖4所示的特征散點(diǎn)圖。從圖4中可以看出，各種故障類型數(shù)據(jù)具有明顯的不確定性，各種振動(dòng)信號(hào)特征交叉重疊在一起，相互交錯(cuò)，很難區(qū)分軸承故障類別。

圖4 工況A原始數(shù)據(jù)集的特征散點(diǎn)分布

Fig.4 Feature scatter distribution of original data set of working condition A

為了進(jìn)一步對(duì)比分析本文方法和普通DBN診斷方法的差異性，通過(guò)t-SNE將提取的故障特征降維至二維平面，以散點(diǎn)圖形式呈現(xiàn)，如圖5和圖6所示。

由圖5可見(jiàn)：當(dāng)分別以工況A、B數(shù)據(jù)集為DBN訓(xùn)練樣本時(shí)，僅能提取數(shù)據(jù)集A、B中的深層故障特征，并沒(méi)有縮小訓(xùn)練集(源域)與測(cè)試集(目標(biāo)域)之間的差異性，直接用于C、A數(shù)據(jù)中進(jìn)行故障診斷時(shí)，由于所提取的A、B工況下軸承故障特征與C、A工況下的軸承故障特征間存在較大分布差異，導(dǎo)致軸承故障診斷知識(shí)即訓(xùn)練得到的診斷模型無(wú)法識(shí)別其他工況下的軸承故障樣本，因此分類效果不好。

(a)診斷任務(wù)A→C

(b)診斷任務(wù)B→C

(c)診斷任務(wù)B→A

Fig.5 Fault feature scatter distribution by ordinary DBN method

(a)診斷任務(wù)A→C

(b)診斷任務(wù)B→C

(c)診斷任務(wù)B→A

Fig.6 Fault feature scatter distribution by the proposed method

由圖 6可見(jiàn)：本文方法在縮小訓(xùn)練集(源域)與測(cè)試集(目標(biāo)域)遷移故障特征間分布差異的同時(shí)，增加了不同工況的軸承故障特征的類間距離，放大了不同工況數(shù)據(jù)中隱含的相似故障信息，使得源域和目標(biāo)域有更好的相似性，抑制了差異性信息對(duì)軸承數(shù)據(jù)的影響，使得通過(guò)訓(xùn)練得到的遷移診斷模型對(duì)C、A工況的軸承數(shù)據(jù)樣本的辨識(shí)度較高，故障特征分類精度得到提升。對(duì)比圖5與圖6可知，本文方法能夠更好地將同一種健康狀況樣本聚集在一起，而將不同健康狀況樣本有效地分離。

為了更進(jìn)一步說(shuō)明本文方法的優(yōu)越性，以下將本文方法與融合了傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)(包括隨機(jī)森林RF，支持向量機(jī)SVM，k近鄰算法k-NN)和UTCA的方法進(jìn)行對(duì)比分析，得到軸承故障診斷結(jié)果如圖7所示。

從圖7中可以看出，本文方法比其他3種方法有更高的診斷精度，而且在不同遷移任務(wù)條件下進(jìn)行診斷時(shí)的結(jié)果總體差異性不大。以遷移診斷任務(wù)A→C為例：本文方法的識(shí)別精度為95.83%，標(biāo)準(zhǔn)差為2.40%；UTCA-SVM方法的識(shí)別精度為85.94%，標(biāo)準(zhǔn)差為3.96%；UTCA-RF的識(shí)別精度為70.67%，標(biāo)準(zhǔn)差為3.42%；UTCA-k-NN的識(shí)別精度為84.54%，標(biāo)準(zhǔn)差為1.36%。這體現(xiàn)了本文方法在故障診斷中的普適性以及深度學(xué)習(xí)的優(yōu)勢(shì)。

綜上所述，本文提出的基于UTCA算法和DBN模型的滾動(dòng)軸承故障診斷方法的識(shí)別精度更高，這是因?yàn)椋孩僭摲椒軌蛑苯永肬TCA算法縮小兩域之間的差異性，源域數(shù)據(jù)和目標(biāo)域數(shù)據(jù)更加相似，使得源域樣本能遷移到目標(biāo)域樣本中，并且在無(wú)監(jiān)督的遷移學(xué)習(xí)過(guò)程中減少了對(duì)樣本標(biāo)簽進(jìn)行人為標(biāo)記的不確定性，降低了診斷誤差率；②通過(guò)深度學(xué)習(xí)的強(qiáng)大特征提取能力對(duì)UTCA處理后的域數(shù)據(jù)進(jìn)行高精度故障診斷，為因?qū)嶋H故障樣本少而導(dǎo)致的診斷精度低問(wèn)題提供了一種解決方案，克服了UTCA和傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)融合方法的診斷能力和泛化能力不強(qiáng)的缺點(diǎn)。

圖7 采用不同方法的軸承故障診斷精度對(duì)比

Fig.7 Comparison of bearing fault diagnosis accuracy by different methods

5 結(jié)語(yǔ)

本文將無(wú)監(jiān)督遷移成分分析和深度信念網(wǎng)絡(luò)模型相結(jié)合，成功應(yīng)用于滾動(dòng)軸承故障診斷中。UTCA算法完成了不同工況(領(lǐng)域)間軸承數(shù)據(jù)的遷移學(xué)習(xí)，將不同工況振動(dòng)信號(hào)映射到一個(gè)新的數(shù)據(jù)空間中，尋找公共遷移成分進(jìn)行學(xué)習(xí)，增加源域數(shù)據(jù)集與目標(biāo)域數(shù)據(jù)集之間的相似程度，克服了源域(訓(xùn)練樣本)和目標(biāo)域(測(cè)試樣本)必須滿足獨(dú)立同分布要求這一局限，為數(shù)據(jù)遷移提供了可能性，并且不需要考慮數(shù)據(jù)標(biāo)簽標(biāo)注對(duì)遷移數(shù)據(jù)的影響，解決了因目標(biāo)域中實(shí)際故障樣本少而導(dǎo)致的診斷精度低這個(gè)問(wèn)題。運(yùn)用DBN模型對(duì)遷移的數(shù)據(jù)進(jìn)行識(shí)別，充分發(fā)揮 DBN自主特征提取能力，取得了比其他對(duì)比算法更高的診斷精度。