机械工程学报

作者：赵轲, 叶敏, 王瑞欣, 陆海, 刘孟孟, 邵海东

单位：1. 长安大学工程机械学院 西安 710054;2. 国营长虹机械厂 桂林 541003;3. 西安现代控制研究所 西安 710061;4. 湖南大学机械与运载工程学院 长沙 410082

关键词：旋转机械故障诊断,数据隐私泄露,源自由域,模糊域自适应,自监督学习策略；

基金：国家自然科学基金(51905160,52275085)、长安大学青年学者学科交叉团队建设(300104240912)、湖南省自然科学基金优秀青年科学基金(2021JJ20017)和陕西省博士后科研(2023BSHEDZZ219)资助项目。

现有的域自适应方法需要访问原始数据，因此存在潜在的数据隐私泄露风险。模糊域自适应通过生成模糊规则和关系，无需访问源数据，从而构建了域自适应模型。基于这一思想，提出一种基于模糊域自适应的源自由域旋转机械故障诊断方法。具体来说，在源域训练时，采用联合训练策略，通过共享模型参数同时训练所有源模型，显著提高每个私有源模型的多域性能。此外，提出的方法还建立一个融合模糊策略的模型，从源样本和各类别对应的锚点中获得模糊规则。在目标域自适应阶段，提出的方法首先使用目标数据重新训练源特征提取器，同时保持模糊规则不变。然后，引入锚点对齐策略，以传递诊断知识。最后，提出的方法设计过滤策略，获取高置信度的目标伪标签，并结合自监督学习策略对目标模型进行最终优化。经过滚动轴承跨域诊断案例和齿轮跨域诊断案例的验证，该框架是一种高效且安全的故障诊断解决方案。

来源：2024年第18期

《机械工程学报》期刊编辑部

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