Deep Domain Adaptation Model for Bearing Fault Diagnosis with Domain Alignment and Discriminative Feature Learning
المؤلفون المشاركون
المصدر
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-14، 14ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-03-20
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
14
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Deep learning techniques have been widely used to achieve promising results for fault diagnosis.
In many real-world fault diagnosis applications, labeled training data (source domain) and unlabeled test data (target domain) have different distributions due to the frequent changes of working conditions, leading to performance degradation.
This study proposes an end-to-end unsupervised domain adaptation bearing fault diagnosis model that combines domain alignment and discriminative feature learning on the basis of a 1D convolutional neural network.
Joint training with classification loss, center-based discriminative loss, and correlation alignment loss between the two domains can adapt learned representations in the source domain for application to the target domain.
Such joint training can also guarantee domain-invariant features with good intraclass compactness and interclass separability.
Meanwhile, the extracted features can efficiently improve the cross-domain testing performance.
Experimental results on the Case Western Reserve University bearing datasets confirm the superiority of the proposed method over many existing methods.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
An, Jing& Ai, Ping& Liu, Dakun. 2020. Deep Domain Adaptation Model for Bearing Fault Diagnosis with Domain Alignment and Discriminative Feature Learning. Shock and Vibration،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1209941
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
An, Jing…[et al.]. Deep Domain Adaptation Model for Bearing Fault Diagnosis with Domain Alignment and Discriminative Feature Learning. Shock and Vibration No. 2020 (2020), pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1209941
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
An, Jing& Ai, Ping& Liu, Dakun. Deep Domain Adaptation Model for Bearing Fault Diagnosis with Domain Alignment and Discriminative Feature Learning. Shock and Vibration. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1209941
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1209941
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