基于深度迁移学习的齿轮箱复杂工况故障诊断

表2

该算法的故障诊断过程。


一步	描述

1	采集单个工况下的信号作为训练数据集；采集复杂工况下的信号作为测试数据集．
2	提取表中时域和频域特征数据集1作为准备工作。
3.	计算敏感因素在(2)来保持这些特性的价值很大。这些参数构成灵敏度参数集作为输入数据。
4	让在(12）;训练网络获得合适的参数集以及源的特性。
5	分配在(12)，以验证网络的目标数据集直到最小成本函数(12)，通过比较目标特征和源特征之间的距离，使用从步骤4作为初始参数。
6	完成第5步后，记录测试的参数和特征。
7	将特征发送到分类器中以获得故障类型。