基于多重流形标签传播的滚动轴承故障诊断方法

作     者：李灿 王广斌 赵树标 钟志贤 曾东 LI Can;WANG Guangbin;ZHAO Shubiao;ZHONG Zhixian;ZENG Dong

作者机构：桂林理工大学机械与控制工程学院广西桂林541006 岭南师范学院机电工程学院广东湛江524048 粤电湛江风力发电有限公司广东湛江524048 

出 版 物：《振动与冲击》 (Journal of Vibration and Shock)

年 卷 期：2025年第44卷第1期

页      面：121-133页

核心收录：

学科分类：08[工学] 0802[工学-机械工程] 080201[工学-机械制造及其自动化] 

基　　金：广东省基础与应用基础研究基金海上风电联合基金项目(2022A1515240043) 广东省自然科学基金项目(2023A1515012698) 国家重点研发计划项目(2023YFB3406100) 

主　　题：多重流形映射 轴承故障诊断 小样本 动态加权伪标签 

摘      要：针对当前的无监督域自适应算法应用于滚动轴承故障诊断领域时,源域数据不平衡,且两个域之间存在域偏移,导致故障识别率低的问题,提出了一种基于多重流形标签传播的滚动轴承故障诊断方法,旨在将源域和目标域的数据多重投影到共同的子空间,减少域内以及跨域的差异,同时平衡样本分布,进而提高变工况轴承故障诊断的精度。首先,提出域内局部保持平衡映射方法,将源域和目标域数据映射到一重流形子空间,得到域内对齐后的样本数据,并对源域数据进行平衡处理,得到平衡后的源域数据;然后,提出跨域流形结构细化对齐方法,将数据进一步映射到二重共享子空间,得到细化对齐后的样本数据;最后,通过动态加权伪标签域适应传播方法,得到准确度高的伪标签。分别在CWRU和自建的轴承数据集上进行故障诊断试验,试验结果表明,所提方法不仅对多故障类型多故障尺寸、复合故障上有着较好的识别能力,且当标签样本稀少时,模型也表现出优秀的诊断效果。