%0 Journal Article
%A 吴静然
%A 刘建华
%A 崔冉1
%T 子域适应无监督轴承故障诊断
%D 2021
%R 
%J 振动与冲击
%P 34-40
%V 40
%N 15
%X 针对深度无监督轴承故障诊断网络仅对齐全局分布，未考虑源域和目标域每个类别细粒度信息的问题，提出了一种子域适应无监督端到端轴承故障诊断网络。该网络采用一维卷积神经网络进行特征提取，利用多分类函数构建分类器，通过最小化局部最大平均差异和分类器损失函数，进行相关子域的分布对齐。在江南大学轴承故障数据集对该方法进行有效性验证。结果表明，该方法在目标域数据无标签的情况下，识别正确率明显高于其他5种目前流行的领域自适应故障诊断方法，t分布随机邻居嵌入结果显示该方法有效对齐源域和目标域类别信息，验证了该方法的可行性和有效性。
%U https://jvs.sjtu.edu.cn/CN/abstract/article_10638.shtml