噪声与振动控制

噪声与振动控制 ›› 2025, Vol. 45 ›› Issue (3): 105-112.

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转子裂纹故障诊断与特征迁移模型研究

陈志昊1，赵文强2，王正伟2，周军2，石生超2，李富才1   

  1. ( 1. 上海交通大学机械系统与振动全国重点实验室，上海200240;
    2. 国网青海省电力公司电力科学研究院，西宁810000 )
  • 收稿日期:2023-05-26 修回日期:2023-11-17 出版日期:2025-06-18 发布日期:2025-05-29

Rotor Crack Fault Diagnosis and Feature Transfer Model

  • Received:2023-05-26 Revised:2023-11-17 Online:2025-06-18 Published:2025-05-29

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摘要： 针对转子裂纹故障智能诊断模型研究中存在的不足之处，如需要大量数据样本作为支撑、数据复用性差、无法识别裂纹的扩展情况等，提出了一种基于数据驱动的域适应迁移学习模型。该模型基于三元组损失和降噪自编码网络，基于对抗训练策略提取域无关裂纹故障特征，实现不同领域特征的全局对齐。使用三元组损失约束故障特征，实现不同领域故障特征的类级特征对齐。模型以裂纹转子运行数据为输入，预测裂纹的扩展阶段。对模型的跨工况特征迁移效果测试结果显示，10 个不同跨工况特征迁移任务的平均预测准确率为91.3 %。相较于其他经典的迁移学习模型，该模型能够提取更有效的域无关裂纹故障特征，具有更强的特征迁移泛化效果。

关键词: 故障诊断, 裂纹转子, 迁移学习, 域适应理论, 三元组损失