米兰体育官方网站,米兰体育平台网址,米兰体育官网链接,米兰体育app下载网址,米兰,米兰体育,米兰集团,米兰体育官网,米兰体育app,米兰体育网页版,米兰真人,米兰电子,米兰棋牌,米兰体育APP,米兰体育下载,米兰体育APP下载,米兰百家乐,米兰体育注册,米兰体育平台,米兰体育登录,米兰体育靠谱吗,米兰平台,米兰比賽,米兰买球

　　在故障诊断领域，迁移学习方法在滚动轴承故障诊断任务中取得了显著进展。然而，现有方法在特征提取和源域与目标域之间的特征对齐方面仍存在不足：特征网络难以同时高效地捕捉局部和全局特征，且两域间的分布差异进一步降低了迁移模型的性能。针对上述问题，本文提出了一种融合全局与局部特征的多层域适应故障诊断（MLDA-GLFD）方法。首先，设计一种改进的局部特征提取模块（SLFE），其结合深度可分离卷积和部分卷积，以更精细地捕捉局部特征信息。其次，引入全局特征提取模块（GFAB），其中包含多头注意力机制（MHSA）、全局模块（GCblock）和金字塔池化模块（PPM），协同增强了对全局特征的提取能力。最后，为进一步实现源域与目标域特征分布的高效对齐，本文提出一种动态卷积(DConv)与分层域对齐结合机制来动态调整卷积核的感受野，并结合MMD与MK-MMD方法，实现域间特征的精确匹配，有效提升了模型在目标域上的迁移适应性。实验结果显示，该方法显著优于其他对比方法。

　　为了提高滚动轴承跨域条件下的故障诊断的性能，本文提出了一种融合全局与局部特征的多层域适应故障诊断（MLDA-GLFD）方法。本文的创新在于结合改进的深度可分离卷积和部分卷积的局部特征提取模块（SLFE），以及全局特征提取模块(GFAB)，这一结构设计能够有效处理从细粒度细节到全局的信息，提取特征信息从而提升了复杂任务的处理能力。此外，本文提出的域对齐模块通过引入动态卷积来动态调整卷积核的感受野，结合MMD和MK-MMD进行源域与目标域之间的层次化特征分布对齐，提高模型在目标域上的适应能力。最后，采用CWRU和SDUST两个公开轴承数据集的实验验证，MLDA-GLFD在上述两个数据集上的平均准确率分别达到96%和94%。因此，MLDA-GLFD在跨域迁移学习任务中表现出优异的诊断性能。