中国机械工程2022，Vol.33Issue(14)：1707-1716,10.DOI:10.3969/j.issn.1004-132X.2022.14.009
残差卷积自编码网络无监督迁移轴承故障诊断
Unsupervised Transfer Learning with Residual Convolutional Autoencoder Networks for Bearing Fault Diagnosis
摘要
关键词
轴承故障诊断/无监督学习/深度迁移/残差卷积自编码/域自适应分类
信息技术与安全科学引用本文复制引用
温江涛,张鹏程,孙洁娣,雷鸣..残差卷积自编码网络无监督迁移轴承故障诊断[J].中国机械工程,2022,33(14):1707-1716,10.基金项目
国家自然科学基金(61973262,62073282) （61973262,62073282）
河北省自然科学基金(E2020203061) （E2020203061）
河北省高等学校科学技术研究项目(QN2019133) （QN2019133）
河北省重点实验室建设项目(202250701010046) （202250701010046）
