2301_76515112的博客

本文提出了一种领域对抗图卷积网络(DAGCN)用于变工况下的故障诊断。针对现有方法难以同时建模类标签、域标签和数据结构三类信息的问题，该算法通过CNN提取特征，利用图生成层构建实例图，并采用图卷积网络建模结构信息。通过联合优化分类损失、域对齐损失和结构对齐损失，实现了端到端的域自适应。实验表明，该方法能有效解决变工况导致的跨域分布差异问题，优于传统深度学习方法。主要创新包括：统一建模三类信息的对抗域自适应框架、图迁移学习架构以及基于CNN特征构造实例图的方法。相关研究还包括多接收域图卷积网络MRF-GCN，

本文构建了一个基于TensorFlow的WDCNN一维卷积神经网络模型，用于轴承故障诊断。代码首先配置了GPU内存分配，然后建立了包含6个卷积层、5个池化层和3个全连接层的网络结构。模型采用Adam优化器（学习率1e-4）和分类交叉熵损失函数。数据预处理部分包含序列截断、MAT文件加载和数据集划分功能，将原始振动信号处理成1024长度的窗口数据。训练结果显示，经过700-1000次epoch后，模型在训练集和测试集上的准确率分别达到95.5-96.8%和85-87%。文章还提供了可视化训练过程的绘图函数，可

基于改进卷积神经网络的轴承故障诊断算法及代码