【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及故障诊断，具体涉及一种基于多尺度注意力机制的域对抗柱塞泵故障诊断方法。
技术介绍
1、制造业的发展离不开精度高、可靠性好的高端机械设备。轴向柱塞泵作为液压系统的“心脏”，被广泛应用于航天航空、轨道交通、工程机械和陆军装备等领域，受结构复杂和经常处于高速、高压等复杂环境影响，其三大摩擦副易发生故障。轴向柱塞泵一旦出现故障，轻则引发设备停产停工，重则导致人员伤亡，造成不可估量的损失。因此，对轴向柱塞泵进行有效的故障诊断对于保障液压装备系统的安全可靠运行，提升设备运转效率，降低运维成本等方面具有重大意义。
2、基于深度学习的方法在故障诊断领域中得到了广泛的应用，但其性能取决于标签数据足够充足和数据服从同一概率分布。目前深度学习模型假设训练和测试数据服从相同的分布，但对于实际情况下，从不同工况下采集的训练数据的分布与测试数据的分布不同，且部分工况无标签数据，致使深度学习模型的性能降低甚至失效。为了提高深度学习模型在故障诊断不同场景下的泛化能力，迁移学习方法被提出，作为一种利用从不同但相关的任务中学到的知识来解决新问题的...
【技术保护点】
1.一种基于多尺度注意力机制的域对抗柱塞泵故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种基于多尺度注意力机制的域对抗柱塞泵故障诊断方法，其特征在于，所述S1包括以下步骤：
3.如权利要求1所述的一种基于多尺度注意力机制的域对抗柱塞泵故障诊断方法，其特征在于，所述S2包括以下步骤：
4.如权利要求1所述的一种基于多尺度注意力机制的域对抗柱塞泵故障诊断方法，其特征在于，所述S3包括以下步骤：
5.如权利要求1所述的一种基于多尺度注意力机制的域对抗柱塞泵故障诊断方法，其特征在于，所述S4包括以下步骤：
【技术特征摘要】
1.一种基于多尺度注意力机制的域对抗柱塞泵故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种基于多尺度注意力机制的域对抗柱塞泵故障诊断方法，其特征在于，所述s1包括以下步骤：
3.如权利要求1所述的一种基于多尺度注意力机制的域对抗柱塞泵故障诊断...
【专利技术属性】
技术研发人员：董志奎，安会江，吴彦霖，刘刚，潘宏鑫，郭雨萱，
申请(专利权)人：燕山大学，
类型：发明
国别省市：
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