潘曉博，葛鯤鵬，董飛

（1. 徐州工程學(xué)院 信息工程學(xué)院，江蘇 徐州 221008；2. 揚(yáng)州工業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院 信息工程學(xué)院,江蘇 揚(yáng)州 225127；3. 安徽大學(xué) 互聯(lián)網(wǎng)學(xué)院，安徽 合肥 230039）

0 引言

礦井提升機(jī)作為連接煤礦井下與地面的關(guān)鍵設(shè)備，擔(dān)負(fù)著提升煤炭、矸石，下放材料，升降人員和設(shè)備的重要任務(wù)，其運(yùn)行狀況將直接影響煤礦生產(chǎn)。軸承作為提升機(jī)的關(guān)鍵部件之一，一旦發(fā)生異常狀態(tài)，可能造成重大安全生產(chǎn)事故，因此，研究提升機(jī)軸承故障診斷方法具有重要意義[1-4]。

近年來，許多研究者對(duì)基于人工智能的提升機(jī)軸承故障診斷方法進(jìn)行了大量研究。張梅等[4]提出了一種基于模糊故障樹和貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的礦井提升機(jī)故障診斷方法，實(shí)現(xiàn)了故障類型的快速識(shí)別。王保勤[5]提出了一種基于一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的提升機(jī)軸承故障診斷方法，利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行提取與處理，對(duì)提升機(jī)發(fā)生的故障進(jìn)行分類。劉旭等[6]設(shè)計(jì)了一種基于小波包與隱馬爾可夫的礦井提升機(jī)主軸故障診斷模型，實(shí)現(xiàn)了礦井提升機(jī)主軸故障數(shù)據(jù)特征提取，并提高了抗干擾性，實(shí)現(xiàn)了較高的故障診斷準(zhǔn)確率。馬輝等[7]為提高提升機(jī)軸承故障診斷精度，提出了一種基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的雙層次故障診斷系統(tǒng)，該系統(tǒng)利用滑動(dòng)窗口重疊采樣技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行增強(qiáng)，利用自編碼器減少噪聲影響，實(shí)現(xiàn)了診斷精度的提升。雖然上述基于人工智能的提升機(jī)軸承故障診斷方法取得了一定的效果，但缺乏足量有標(biāo)簽故障數(shù)據(jù)用于故障診斷模型訓(xùn)練，未充分考慮提升機(jī)在實(shí)際工作中常處于變工況，會(huì)導(dǎo)致相同故障數(shù)據(jù)間存在分布差異，使故障診斷準(zhǔn)確率下降和適應(yīng)性減弱。 針對(duì)上述問題，本文在深度學(xué)習(xí)方法基礎(chǔ)上，融合近年來逐漸被研究者關(guān)注的遷移學(xué)習(xí)方法，提出了一種基于深度遷移特征 選 取（Deep Transferable Feature Selection，DTF）與平衡分布自適應(yīng)（Balance Distribution Adaptation，BDA）的提升機(jī)軸承智能故障診斷方法。首先利用深度置信網(wǎng)絡(luò)（Deep Belief Network，DBN）[8-9]對(duì)原始故障信號(hào)進(jìn)行高維深度特征提??；其次利用基于ReliefF與域間差異的遷移特征選?。═ransferable Feature Selection Based on ReliefF and Differences between Domains，TFRD）方法對(duì)各特征的可遷移性進(jìn)行量化評(píng)估，選取可遷移特征構(gòu)建深度特征子集；然后采用BDA處理源域和目標(biāo)域特征集，降低域間分布差異；最后采用源域特征集訓(xùn)練故障模式識(shí)別分類器，對(duì)目標(biāo)域樣本進(jìn)行故障識(shí)別與分類。

1 提升機(jī)軸承故障診斷

1.1 故障診斷流程

基于DTF-BDA的提升機(jī)軸承智能故障診斷流程如圖1所示，具體步驟如下。

圖1 基于 DTF-BDA 的提升機(jī)軸承智能故障診斷流程Fig. 1 Flow of hoist bearing intelligent fault diagnosis based on deep transferable feature selection and balance distribution adaptation

（1） 對(duì)不同工況下的軸承故障信號(hào)進(jìn)行時(shí)頻分析，提取時(shí)域、頻域統(tǒng)計(jì)特征，采用DBN提取深度特征。

（2） 為從高維深度特征集中選取出既有利于故障模式識(shí)別，也有利于跨域故障診斷的特征，采用TFRD方法對(duì)各深度特征進(jìn)行類別區(qū)分度和域不變性量化評(píng)估。采用ReliefF算法處理各類特征數(shù)據(jù)，獲得表征類別區(qū)分度的權(quán)重值；計(jì)算同一特征在不同域間的最大均值差異（Maximum Mean Discrepancy，MMD），表征其域不變性，構(gòu)建一種新的特征可遷移性量化指標(biāo)。

（3） 基于TFRD 方法，選取特征可遷移性大的深度特征構(gòu)建特征子集，利用BDA對(duì)源域和目標(biāo)域的特征子集進(jìn)行分布適應(yīng)，降低兩者間的分布差異。

（4） 基于特征遷移學(xué)習(xí)后的源域有標(biāo)簽特征數(shù)據(jù)訓(xùn)練故障模式識(shí)別分類器，本文采用支持向量機(jī)（Support Vector Machine，SVM）作為模式識(shí)別分類器。將遷移學(xué)習(xí)后的目標(biāo)域無標(biāo)簽特征數(shù)據(jù)輸入訓(xùn)練好的分類器，輸出故障模式分類結(jié)果。

1.2 基于DBN的深度特征提取

采用經(jīng)典的DBN從時(shí)頻域統(tǒng)計(jì)特征集中進(jìn)一步挖掘深度特征。本文采用受限玻爾茲曼機(jī)（Restricted Boltzmann Machine，RBM）和反向傳播（Back Propagation，BP）網(wǎng)絡(luò)堆疊而成的多隱含層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建深度特征提取網(wǎng)絡(luò)，如圖2所示，圖中，v1，v2，v3分別為RBM1，RBM2和RBM3的輸入層數(shù)據(jù)，h1，h2，h3分別為RBM1，RBM2和RBM3的隱藏層數(shù)據(jù)[9]。本文將RBM3的隱性神經(jīng)元作為深度特征，構(gòu)建深度特征集，用于后續(xù)的特征可遷移性量化分析和特征遷移學(xué)習(xí)。

圖2 基于3層RBM構(gòu)建的DBNFig. 2 Deep belief network based on three layer restricted Boltzmann machine

1.3 TFRD

雖然深度學(xué)習(xí)具有強(qiáng)大的隱藏特征挖掘能力，但其挖掘出來的特征并非全部都具有良好的故障模式識(shí)別和分類能力，尤其在變工況情況下，相同故障數(shù)據(jù)間存在分布差異，導(dǎo)致大多數(shù)基于深度學(xué)習(xí)的故障診斷模型會(huì)出現(xiàn)診斷效果不佳且泛化能力較弱的結(jié)果。因此，本文通過對(duì)深度特征的可遷移性進(jìn)行量化分析，提出了TFRD方法，選取既有利于故障模式識(shí)別，也有利于遷移學(xué)習(xí)的深度特征，用于特征遷移學(xué)習(xí)和故障診斷模型訓(xùn)練。TFRD方法從特征的類別區(qū)分度和特征域不變性2個(gè)方面對(duì)深度特征的可遷移性進(jìn)行量化評(píng)估。

1.3.1 特征的類別區(qū)分度量化

ReliefF算法作為經(jīng)典的特征評(píng)價(jià)方法，能夠根據(jù)各個(gè)特征與類別的相關(guān)性賦予特征不同的權(quán)重，實(shí)現(xiàn)特征類別區(qū)分度的量化[10]。在TFRD方法中，采用ReliefF算法對(duì)各深度特征數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，獲取表征類別區(qū)分度的權(quán)重值。

給定包含P種特征樣本源域特征集FS=，共有K種故障類別數(shù)據(jù)，其中，第p（p∈[1,P]）個(gè)特征為

基于ReliefF算法，獲得P種特征的權(quán)重值，構(gòu)成類別區(qū)分度權(quán)重值序列：

式中w(p)為第p個(gè)特征經(jīng)ReliefF算法得到的權(quán)重值，當(dāng)特征的權(quán)重值越大，其類別區(qū)分度越好，則越有益于故障模式識(shí)別與分類。

1.3.2 特征域不變性量化

MMD目前被廣泛用于遷移學(xué)習(xí)中度量數(shù)據(jù)間分布差異[11-12]。因此，本文采用MMD來計(jì)算同一特征在不同域下的分布差異。給定概率分布不同的源域樣本DS={x1,x2,···,xnS}和目標(biāo)域樣本DT={xnS+1,xnS+2,···,xnS+nT}，nS與nT分別為源域和目標(biāo)域樣本數(shù)。DS和DT間邊緣概率分布的分布差異為

式中：xi，xj分別為第i個(gè)源域樣本和第j個(gè)目標(biāo)域樣本，i∈[1,nS],j∈[nS+1,nS+nT]；H為再生核Hilbert空間；φ (·)為H中的非線性映射函數(shù)。

本文采用軸承正常狀態(tài)下的源域特征集和目標(biāo)域特征集樣本計(jì)算特征的分布差異，可獲得各特征的分布差異序列：

式中m(p)為第p個(gè)特征在源域和目標(biāo)域間的分布差異。

當(dāng)分布差異越大，表明該特征在不同工況下數(shù)據(jù)分布差異越大，因此，特征在不同域下樣本的分布差異越小，其域不變性越好，越有利于特征遷移學(xué)習(xí)。

1.3.3 特征可遷移性量化指標(biāo)構(gòu)建

基于表征特征類別區(qū)分度的權(quán)重值和表征域不變性的分布差異，構(gòu)建一種新的特征可遷移性量化指標(biāo)——類別權(quán)重與最大均值差異比（Ratio of Class Weight and Maximum Mean Discrepancy，RCM），表達(dá)式如下：

對(duì)于P種特征，基于式（5），可獲得對(duì)應(yīng)的RCM序列：

當(dāng)特征的RCM值越大，其類別區(qū)分度和域不變性的綜合性能越好，即可遷移性越好，越有利于特征遷移學(xué)習(xí)。因此，本文將計(jì)算各深度特征的RCM序列，并對(duì)其降序排列，選取排序靠前的深度特征構(gòu)建新的可遷移特征集，用于后續(xù)的特征遷移學(xué)習(xí)和故障診斷分類器的訓(xùn)練。

1.4 基于BDA的特征遷移學(xué)習(xí)

BDA是由Wang Jindong等[13]于2017年提出的一種新的特征遷移學(xué)習(xí)方法，用于不同域數(shù)據(jù)之間的分布適應(yīng)，降低分布差異。BDA旨在解決經(jīng)典的特征遷移學(xué)習(xí)方法的遷移成分分析（Transfer Component Analysis，TCA）和聯(lián)合分布自適應(yīng)（Joint Distribution Adaptation，JDA）在進(jìn)行不同域數(shù)據(jù)間分布適應(yīng)時(shí)，邊緣概率分布和條件概率分布存在的問題。為此，BDA引入了一種動(dòng)態(tài)平衡因子，對(duì)邊緣概率分布和條件概率分布的自適應(yīng)進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整，進(jìn)而提高不同域間分布自適應(yīng)的效果。

給定2個(gè)邊緣概率分布和條件概率分布均不相等的域數(shù)據(jù)，有標(biāo)簽源域DS_Class={(x1,c1),(x2,c2),···,(xnS,cnS)}（ci為對(duì)應(yīng)樣本xi的類別標(biāo)簽）和無標(biāo)簽?zāi)繕?biāo)域DT={xnS+1,xnS+2,···,xnS+nT}。BDA的優(yōu)化目標(biāo)是通過源域有標(biāo)簽樣本和目標(biāo)域無標(biāo)簽樣本學(xué)習(xí)得到一個(gè)映射矩陣A，使得映射變換后的源域和目標(biāo)域間分布差異最?。?/p>

式中：μ為平衡因子，μ∈[0,1]，根據(jù)人工經(jīng)驗(yàn)確定數(shù)值，實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)調(diào)整對(duì)源域和目標(biāo)域的邊緣概率分布和條件概率分布的適應(yīng)；Y(DS_Class,DT) 和YConditional(DS_Class,DT)分別為經(jīng)映射矩陣A變換后的源域和目標(biāo)域數(shù)據(jù)間的邊緣概率分布距離和條件概率分布距離，采用的度量方法為經(jīng)典的MMD距離；為Frobenius規(guī)范正則項(xiàng)，λ為權(quán)衡參數(shù)；X為源域和目標(biāo)域樣本矩陣；H0為中心矩陣；I為單位矩陣。

式中：c∈[1,Z]，Z為目標(biāo)域樣本類別；為第c類的源域樣本；為第c類的目標(biāo)域樣本；為第c類的源域樣本數(shù)；為第c類的目標(biāo)域樣本數(shù)。

2 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

2.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)與任務(wù)設(shè)置

為驗(yàn)證基于DTF-BDA的提升機(jī)軸承智能故障診斷方法的有效性與優(yōu)越性，采用美國凱斯西儲(chǔ)大學(xué)軸承故障數(shù)據(jù)集[4,5,8,13]開展不同工況下數(shù)據(jù)故障診斷的實(shí)驗(yàn)分析。實(shí)驗(yàn)臺(tái)如圖3所示，數(shù)據(jù)集見表1。本文采用4種工況下的12種軸承狀態(tài)數(shù)據(jù)開展實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，設(shè)置4個(gè)域數(shù)據(jù)：電動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速為1 797 r/min時(shí)的12種狀態(tài)數(shù)據(jù)為1個(gè)域數(shù)據(jù)（域1），電動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速分別為1 772，1 750，1 730 r/min時(shí)的12種狀態(tài)數(shù)據(jù)為另外3個(gè)域數(shù)據(jù)（域2-域4）。每個(gè)域數(shù)據(jù)中包含隨機(jī)抽取的720個(gè)樣本，每個(gè)樣本由2 000個(gè)連續(xù)數(shù)據(jù)點(diǎn)構(gòu)成。

表1 凱斯西儲(chǔ)大學(xué)軸承故障數(shù)據(jù)集Table 1 Bearing fault dataset of Case Western Reserve University

圖3 凱斯西儲(chǔ)大學(xué)軸承故障實(shí)驗(yàn)臺(tái)Fig. 3 Bearing fault test rig of Case Western Reserve University

由于實(shí)際工業(yè)場(chǎng)景下的提升機(jī)軸承運(yùn)行狀態(tài)常為變工況，與訓(xùn)練故障診斷模型的樣本所處工況不同，因此，實(shí)驗(yàn)分析共設(shè)置4個(gè)故障診斷任務(wù)。任務(wù)1：電動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速為1 750 r/min時(shí)的數(shù)據(jù)作為源域（訓(xùn)練樣本），電動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速為1 730 r/min時(shí)的數(shù)據(jù)作為目標(biāo)域（測(cè)試樣本）；任務(wù)2：電動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速為1 730 r/min時(shí)的數(shù)據(jù)作為源域，電動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速為1 750 r/min時(shí)的數(shù)據(jù)作為目標(biāo)域；任務(wù)3：電動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速為1 772 r/min時(shí)的數(shù)據(jù)作為源域，電動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速為1 750 r/min時(shí)的數(shù)據(jù)作為目標(biāo)域；任務(wù)4：電動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速為1 750 r/min時(shí)的數(shù)據(jù)作為源域，電動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速為1 772 r/min時(shí)的數(shù)據(jù)作為目標(biāo)域。在該4個(gè)任務(wù)下進(jìn)行故障診斷對(duì)比實(shí)驗(yàn)。

2.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

根據(jù)圖1所示的基于DTF-BDA的提升機(jī)軸承智能故障診斷流程構(gòu)建對(duì)應(yīng)的DTF-BDA故障診斷模型。首先，將原始軸承振動(dòng)信號(hào)經(jīng)小波包變換（Wavelet Packet Transform, WPT）4層分解后，對(duì)終端16個(gè)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行單支重構(gòu)，提取重構(gòu)信號(hào)的Hilbert包絡(luò)譜和邊際譜，再計(jì)算11種統(tǒng)計(jì)參數(shù)（能量、偏度、波峰因子、能量熵、平均值、極差、峰度、標(biāo)準(zhǔn)差、形狀因子、脈沖因子和緯度因子）[9,14-15]，共獲得352個(gè)特征，即原始時(shí)頻特征集。將352個(gè)時(shí)頻特征輸入DBN進(jìn)行深度特征提取。激活函數(shù)選用sigmoid函數(shù)，隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)設(shè)置為500，300，200，學(xué)習(xí)率為0.01。本文共提取200個(gè)深度特征構(gòu)建深度特征集。其次，采用TFRD方法對(duì)深度特征集中各特征進(jìn)行可遷移性量化，獲得RCM序列，并對(duì)其降序排列，選取RCM值大的深度特征構(gòu)建特征子集。然后，使用BDA對(duì)來自源域有標(biāo)簽和目標(biāo)域無標(biāo)簽的特征子集進(jìn)行分布適應(yīng)，減少分布差異。最后，利用BDA處理后的源域特征集訓(xùn)練故障模式識(shí)別分類器（SVM），將已訓(xùn)練好的SVM分類器用于目標(biāo)域無標(biāo)簽樣本的故障模式識(shí)別與分類。

本文采用經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)方法、深度學(xué)習(xí)方法和遷移學(xué)習(xí)方法構(gòu)建了8種故障診斷模型，分別為FS（Feature Set，特 征 集）-SVM，F(xiàn)S-KNN（k-Nearest Neighbor，K-最近鄰），F(xiàn)S-DBN-Softmax（Soft Version of Max），F(xiàn)S-DAE（Deep Auto-Encoder，深度自編碼器）-Softmax，F(xiàn)S-TCA-SVM，F(xiàn)S-JDA-SVM，F(xiàn)S-TFRD-TCA和FS-TFRD-JDA，用于與DTF-BDA故障診斷模型進(jìn)行對(duì)比。FS-SVM模型是將原始數(shù)據(jù)經(jīng)時(shí)頻方法處理后提取的時(shí)頻特征集直接輸入SVM進(jìn)行模型訓(xùn)練和測(cè)試。FS-KNN模型是將原始數(shù)據(jù)經(jīng)時(shí)頻方法處理后提取的時(shí)頻特征集直接輸入KNN進(jìn)行模型訓(xùn)練和測(cè)試。FS-DBN-Softmax模型是將時(shí)頻特征經(jīng)DBN做深度特征提取，再輸入Softmax模型進(jìn)行模型訓(xùn)練和測(cè)試。FS-DAE-Softmax模型是將時(shí)頻特征經(jīng)DAE做深度特征提取，再輸入Softmax模型進(jìn)行模型訓(xùn)練和測(cè)試。FS-TCA-SVM模型是將時(shí)頻特征集經(jīng)TFRD特征選取后輸入TCA進(jìn)行特征遷移學(xué)習(xí)，再采用SVM分類器進(jìn)行故障模式識(shí)別與分類。FS-JDA-SVM模型是將時(shí)頻特征集經(jīng)TFRD特征選取后輸入JDA進(jìn)行特征遷移學(xué)習(xí)，再采用SVM分類器進(jìn)行故障模式識(shí)別與分類。FS-TFRD-TCA模型是將時(shí)頻特征集經(jīng)TFRD特征選取后輸入TCA進(jìn)行特征遷移學(xué)習(xí)，再采用SVM分類器進(jìn)行故障模式識(shí)別與分類。FS-TFRD-JDA模型是將時(shí)頻特征集經(jīng)TFRD特征選取后輸入TCA進(jìn)行特征遷移學(xué)習(xí)，再采用SVM分類器進(jìn)行故障模式識(shí)別與分類。

9種模型在不同工況下故障診斷準(zhǔn)確率對(duì)比結(jié)果見表2，F(xiàn)S-TFRD-TCA，F(xiàn)S-TFRD-JDA和DTF-BDA模型的故障診斷實(shí)驗(yàn)結(jié)果見表3。

表2 不同故障診斷模型在4個(gè)任務(wù)下的故障診斷準(zhǔn)確率對(duì)比Table 2 Comparison of fault diagnosis accuracy of different fault diagnosis models under 4 fault diagnosis tasks %

表3 不同故障診斷模型實(shí)驗(yàn)結(jié)果Table 3 Experimental results of different fault diagnosis models

（1） 從表2可看出：在4個(gè)故障診斷任務(wù)下，DTF-BDA模型的故障診斷準(zhǔn)確率明顯高于其他模型，最高可達(dá)100%，驗(yàn)證了基于DTF-BDA的提升機(jī)軸承智能故障診斷方法的有效性。

（2） 從表2還可看出：僅采用經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)方法SVM，KNN和經(jīng)典深度學(xué)習(xí)方法DBN和DAE構(gòu)建的故障診斷模型用于不同工況下的故障診斷，其故障診斷性能較低，F(xiàn)S-SVM和FS-KNN模型僅任務(wù)1的故障診斷準(zhǔn)確率可達(dá)95%以上，其余任務(wù)的故障診斷準(zhǔn)確率均明顯降低；FS-DBN-Softmax和FS-DAE-Softmax模型的故障診斷準(zhǔn)確率更低，與DTF-BDA模型的故障診斷準(zhǔn)確率差距較大。FS-TFRD-TCA和FS-TFRD-JDA模型的最高故障診斷準(zhǔn)確率均能達(dá)到95%以上，明顯高于FS-TCA-SVM和FS-JDA-SVM模型，表明由于TFRD方法的引入，使故障診斷準(zhǔn)確率得到了明顯提高。

（3） 從表3可看出：選取不同數(shù)量的可遷移特征時(shí)，對(duì)模型故障診斷準(zhǔn)確率有明顯影響：FS-TFRDTCA模型在選取140個(gè)可遷移特征時(shí)，任務(wù)1能夠達(dá)到96.46%的故障診斷準(zhǔn)確率，比200個(gè)可遷移特征時(shí)（即未使用TFRD方法，此時(shí)與FS-TCA-SVM模型等效）的故障診斷準(zhǔn)確率高18.96%；FS-TFRD-JDA和DTF-BDA模型也有類似的規(guī)律?；诒?中FS-TCA-SVM，F(xiàn)S-JDA-SVM，F(xiàn)S-TFRD-TCA和FS-TFRD-JDA模型的結(jié)果對(duì)比和表3結(jié)果，表明了TFRD能夠明顯提升基于遷移學(xué)習(xí)方法的故障診斷模型在不同工況下的故障診斷性能。

（4） BDA相比于TCA和JDA在提升故障診斷模型在不同工況下的故障診斷性能上更具優(yōu)勢(shì)。根據(jù)表3中當(dāng)可遷移特征數(shù)為200時(shí)，3個(gè)模型在4個(gè)任務(wù)下的故障診斷準(zhǔn)確率可知，DTF-BDA模型在任務(wù)1-4下的故障診斷準(zhǔn)確率分別為88.75%，86.46%，83.75%和82.08%，均明顯高于FS-TFRD-TCA和FS-TFRD-JDA模型的準(zhǔn)確率，表明BDA方法的故障診斷性能優(yōu)于TCA和JDA。

3 結(jié)論

（1） 提出了一種基于DTF-BDA的提升機(jī)軸承智能故障診斷方法。首先利用DBN對(duì)原始故障信號(hào)進(jìn)行高維深度特征提??；其次利用TFRD方法對(duì)各特征的可遷移性進(jìn)行量化評(píng)估，選取可遷移特征構(gòu)建深度特征子集；然后采用BDA處理源域和目標(biāo)域特征集，降低域間分布差異；最后采用源域特征集訓(xùn)練故障模式識(shí)別分類器，對(duì)目標(biāo)域樣本進(jìn)行故障識(shí)別與分類。

（2） 為驗(yàn)證基于DTF-BDA的提升機(jī)軸承智能故障診斷方法的有效性和TFRD與BDA方法的優(yōu)勢(shì)，采用美國凱斯西儲(chǔ)大學(xué)軸承故障數(shù)據(jù)集開展了故障診斷對(duì)比實(shí)驗(yàn)分析。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：① DTFBDA在獲得理想的故障診斷準(zhǔn)確率方面優(yōu)勢(shì)突出，最高故障診斷準(zhǔn)確率達(dá)100%。② TFRD在提升遷移學(xué)習(xí)方法的故障診斷性能方面具有明顯優(yōu)勢(shì)，F(xiàn)S-TFRD-TCA和FS-TFRD-JDA模型最高故障診斷準(zhǔn)確率分別可達(dá)96.46%和97.67%。③ BDA相比于TCA和JDA，在提升故障診斷模型在不同工況下的故障診斷性能上更具優(yōu)勢(shì)，DTF-BDA模型在使用所有200個(gè)可遷移特征時(shí)在任務(wù)1-4的故障診斷準(zhǔn)確率分別為88.75%，86.46%，83.75%和82.08%，均明顯高于FS-TFRD-TCA和FS-TFRD-JDA模型的故障診斷準(zhǔn)確率。