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本发明公开了基于域对抗与注意力迁移学习真空干泵轴承故障诊断方法，旨在解决深度学习方法在跨域故障诊断中因干式真空泵轴承故障的数据分布差异导致的性能下降问题。通过引入梯度反转层进行域对抗训练，结合注意力机制动态调整特征权重。本发明能够有效减少轴承故障数据源域和目标域之间的分布差异，并提高模型在目标域上的故障诊断精度。具体实现包括构建结合卷积神经网络、注意力机制和域对抗训练的深度迁移学习模型，对源域和目标域数据进行特征提取和分类训练，采用交叉熵损失、域对抗损失及最大均值差异损失优化模型。本方法在不同工况下均表现出较高的诊断准确率和良好的泛化能力，适用于跨域故障检测与诊断。
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Type： 发明申请
Patent No.： CN202411345823.8
Filing Date： 2024-09-26
Publication Date： 2025-01-17
Pub. No.： CN119322967A
Applicants： 北京工业大学
Legal Status： 实质审查
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