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基于迁移学习与多分支预测的齿轮箱智能状态监测技术
目录
基于迁移学习与多分支预测的齿轮箱智能状态监测技术（1）．．．．．．4
内容概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6
1.2国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10
1.3研究内容与目标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12
1.4技术路线与方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14
齿轮箱故障机理分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16
2.1齿轮箱结构特点．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16
2.2常见故障类型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17
2.3故障产生机理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20
2.4信号特征提取．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21
迁移学习理论基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27
3.1迁移学习概念．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29
3.2基于迁移学习的关键技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30
3.3经典迁移学习算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33
3.4迁移学习方法比较．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35
多分支预测模型构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36
4.1模型总体架构设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39
4.2前馈分支网络．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41
4.3反馈增强分支．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41
4.4多分支协同机制．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43
数据预处理与管理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．45
5.1采集信号清洗．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．46
5.2数据归一化处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．49
5.3特征工程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．54
5.4特征选择策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．58
实验验证与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．60
6.1实验平台搭建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．63
6.2算法性能评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．65
6.3模型对比实验．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．69
6.4结果可视化与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．72
应用前景与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．73
7.1技术推广路径．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．74
7.2行业应用价值．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．76
7.3未来研究方向．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．77
7.4发展趋势探讨．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．81
基于迁移学习与多分支预测的齿轮箱智能状态监测技术（2）．．．．．85
内容综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．
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