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基于集成域适应的滚动轴承故障诊断的构造增量学习
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种新颖的增量学习方法，通过结合云特征提取和小波包分解，捕捉故障信息的不确定性，并通过域匹配增强跨域学习能力，构建稳健的故障分类器。该方法在少样本场景下优于其他域自适应方法，并且始终优于当前最先进的故障诊断方法。
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关键要点
- 提出了一种新颖的增量学习方法，称为集成域自适应方法（CIL-EDA）。
- 该方法结合了云特征提取和小波包分解（WPD），以捕捉故障信息的不确定性。
- 通过域匹配增强每个隐藏节点的跨域学习能力。
- 构建了一个稳健的故障分类器。
- 在少样本场景下，CIL-DA 优于其他域自适应方法。
- CIL-EDA 始终优于当前最先进的故障诊断方法。
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