基于混合残差网络和宽度学习的小样本轴承故障诊断

刘帅; 寇金泉; 刘少康; 刘卫亮; 刘长良; 张启亮

电力科学与工程 ›› 2026, Vol. 42 ›› Issue (3) : 50 -57.

刘帅, 寇金泉, 刘少康, 刘卫亮, 刘长良, 张启亮

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摘要

针对实际工程中轴承故障诊断面临的小样本与变工况问题，提出一种融合混合残差网络和宽度学习系统的综合诊断模型。首先，通过时间窗分割与短时傅里叶变换将原始振动信号转换为时频图；随后，建立残差网络与混合网络融合的混合残差网络，以增强特征的判别性与丰富性；在此基础上结合迁移学习机制，通过迁移源域特征以减小域间分布差异，提升模型在目标域中的泛化性能。最后，将提取的高维特征输入宽度学习系统进行特征扩展，以进一步强化其特征表达能力、完成分类。实验结果表明，所提方法在小样本及变工况下的分类准确率显著优于传统方法，具有优异的鲁棒性与泛化能力。