Deep Domain Adaptation Model for Bearing Fault Diagnosis with Riemann Metric Correlation Alignment
المؤلفون المشاركون
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-12، 12ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-03-31
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
12
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
In many real-world fault diagnosis applications, due to the frequent changes in working conditions, the distribution of labeled training data (source domain) is different from the distribution of the unlabeled test data (target domain), which leads to performance degradation.
In order to solve this problem, an end-to-end unsupervised domain adaptation bear fault diagnosis model that combines Riemann metric correlation alignment and one-dimensional convolutional neural network (RMCA-1DCNN) is proposed in this study.
Second-order statistic alignment of the specific activation layer in source and target domains is considered to be a regularization item and embedded in the deep convolutional neural network architecture to compensate for domain shift.
Experimental results on the Case Western Reserve University motor bearing database demonstrate that the proposed method has strong fault-discriminative and domain-invariant capacity.
Therefore, the proposed method can achieve higher diagnosis accuracy than that of other existing experimental methods.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
An, Jing& Ai, Ping. 2020. Deep Domain Adaptation Model for Bearing Fault Diagnosis with Riemann Metric Correlation Alignment. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1195093
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
An, Jing& Ai, Ping. Deep Domain Adaptation Model for Bearing Fault Diagnosis with Riemann Metric Correlation Alignment. Mathematical Problems in Engineering No. 2020 (2020), pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1195093
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
An, Jing& Ai, Ping. Deep Domain Adaptation Model for Bearing Fault Diagnosis with Riemann Metric Correlation Alignment. Mathematical Problems in Engineering. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1195093
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1195093
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر