12、基于无监督深度迁移学习的机械系统智能故障诊断

基于无监督深度迁移学习的机械系统智能故障诊断

在机械系统智能故障诊断（IFD）领域，无监督深度迁移学习（UDTL）是一种强大的工具，它可以帮助模型在不同的领域之间进行知识迁移，从而提高故障诊断的准确性和效率。本文将介绍几种常见的UDTL方法，并通过实验验证它们的性能。

1. 基于微调的方法

微调是一种常见的迁移学习方法，它通过在目标网络上使用少量的目标数据来微调预训练的模型。以下是一些基于微调的方法的示例：
- 预训练网络的微调 ：在一些研究中，使用在ImageNet上预训练的深度神经网络，并使用有限的目标数据进行微调，以适应工程应用领域。
- 集成技术和多通道信号 ：通过集成技术和多通道信号来初始化目标网络，并使用少量的目标域训练样本进行微调。
- 二维图像的预训练 ：使用二维图像，如灰度图像、时频图像和热图像，来预训练特定设计的网络，并通过微调将其迁移到目标任务中。

2. 基于实例的UDTL方法

基于实例的UDTL方法通过重新加权源域中的实例来辅助分类器预测标签，或者使用实例的统计信息来帮助对齐目标域。这里以自适应批量归一化（AdaBN）为例进行介绍。

2.1 基本概念

• 批量归一化（BN） ：BN是一种重要的技术，它可以避免内部协变量偏移的问题，使输入分布更加稳定，从而提高训练速度。在训练过程中，BN层只更新训练样本的全局统计信息，在测试过程中使用这些统计信息来归一化测试样本。