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基于子领域自适应的变工况下滚动轴承故障诊断
车辆工程·机械工程 | 更新时间：2025-05-26
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    • 基于子领域自适应的变工况下滚动轴承故障诊断

    • Fault diagnosis of rolling bearing under variable operating conditions based on subdomain adaptation

    • “在变工况环境下滚动轴承故障诊断领域，提出了子领域自适应深度迁移学习方法，平均识别准确率达99%，有效提高诊断精度。”
    • 董绍江 ，朱朋 ，裴雪武 ，李洋 ，胡小林
    • 吉林大学学报（工学版） 2022年52卷第2期 页码：288-295
    • 作者机构：

      1.重庆交通大学 机电与车辆工程学院，重庆 400074

      2.重庆工业大数据创新中心有限公司 重庆404100

    • 作者简介：

      董绍江（1982-），男，教授，博士生导师.研究方向：旋转机械系统状态分析和故障诊断、趋势预测；大数据挖掘.E-mail：dongshaojiang100@163.com

    • 基金信息：
      国家自然科学基金项目(51775072);重庆市科技创新领军人才支持计划项目(CSTCCCXLJRC201920);重庆市高校创新研究群体项目(CXQT20019);重庆市北碚区科学技术局技术创新与应用示范项目(2020-6)

    • DOI： 10.13229/j.cnki.jdxbgxb20210657     

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