动量对比调谐法在采煤机轴承故障诊断的应用

简介

煤矿复杂的生产作业环境使得采煤机轴承故障诊断的微调方法容易丢失数据,基于此,提出一种基于动量对比双调谐策略(MCBiT),以充分挖掘数据标签的判别性知识和目标数据的内在结构。通过格拉曼角差分场将采煤机一维振动信号变换后输入到MCBiT中,在ImageNet预训练的主干上集成2个分支来增强传统的微调,一个具有对比交叉熵损失的分类器,以更好地利用标签知识,另一个具有分类对比学习损失的投影仪,以挖掘数据的内在结构。所提方法在6个公开可用的旋转机械故障诊断数据集中进行了测试并与其他方法进行对比,结果表明所提的动量对比调谐法能够有效构建规模更大且一致的数据样本,为采煤机故障预测精度的提升提供支撑。