文摘针对传统无监督领域自适应方法扩展到多工况滚动轴承故障诊断场景适用性较弱的问题,提出了一种多源域自适应残差网络(multi-source domain adaptive residual network,MDARN),通过对齐来自多个源域的相关子域,从而提高模型在多工况下的故障诊断性能。首先,利用ResNeXt残差网络从源域和目标域充分提取可迁移特征;然后,引入局部最大平均差异(local maximum mean difference,LMMD)准则,以两个源域的子域为基础对齐目标域中相关子域,减少相关子域间和全局域间的分布差异;最后,利用美国凯斯西储大学轴承数据集和MFS机械综合故障试验台产生的真实的轴承振动数据集,对所提方法进行了试验验证。结果表明,该方法在多工况下的平均故障诊断精度高达99.76%。与现有代表性方法相比,所提方法具有更好的故障诊断效果。
