一种基于解耦表征的滚动轴承域泛化故障诊断方法

本发明涉及一种基于解耦表征的域泛化智能故障诊断方法，对采集到的滚动轴承振动监测信号，利用一组编码器将振动检测信号解耦为类别标签相关特征，域标签相关特征及环境噪声相关特征，为了消除解耦特征间的冗余，引入以随机噪声和标签为输入的解码器以提供条件先验，实现对与领域及噪声都无关的特征的提取，从而提高模型的泛化能力，使模型能够更好地应对未知工况条件下故障诊断问题；与迁移学习智能故障诊断算法对比，该算法考虑到实际工程中，很难事先获取待测设备的监测数据，提出一种应用于未知工况条件的域泛化故障诊断算法；应用多种轴承振动数据进行实验，都验证了该算法的性能稳定性好，在变工况及未知工况下的均能保证较好的诊断效果。