Abstract: X. Wang, X. Wang, X. Zhang, Q. Chen (2022)

Proceedings of the International Conference on Electrical Machines and Systems (ICEMS 2022), 1–5p. (2022) DOI:10.1109/ICEMS56177.2022.9982901

Motor Fault Diagnosis Under Variable Working Conditions Based on Two-Dimensional Time Series and Transfer Learning

Aiming at the matter of feature extraction and intelligent identification of fault vibration signal of motor system underneath variable operating conditions, a fault identification methodology combining one-dimensional vibration time signal into two-dimensional image and domain accommodative transfer learning model is planned. Firstly, the original one-dimensional vibration signal data of the motor system is transformed into color images by using the temporal two-dimensional (TTD) method, and the fault feature information under different working conditions is extracted. Subsequently, the conditional domain adversarial (CDA) and joint maximum mean deviation (JMMD) criterion learning domain adaptable network are used to link source domain and target domain. Following that, a new transfer learning model suitable for fault diagnosis of motor system under variable working conditions is constructed. Finally, in a total of 12 migration tasks in 4 working conditions of the rolling bearing experimental data set, the proposed fault diagnosis method of TTD-JMMD-CDA is compared with the algorithm using JMMD alone and CDA alone. The results show that the diagnostic accuracy of TTD-JMMD-CDA in this study is higher than that of other comparison algorithms, which realizes intelligent diagnosis under variable working conditions and has good generalization performance.

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