基于渐进式迁移学习网络（PTLN）​的小样本故障诊断模型

目录

一、研究背景与挑战​

​二、创新方法：渐进式迁移学习网络（PTLN）​​

​1. 核心架构​编辑

​2. 训练优化​

 三、核心代码

四、实验结果与优势​

​1. 数据集​

​2. 性能对比​

​3. 关键验证​

五、工程价值与未来方向​

六、补充信息​

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一、研究背景与挑战​

1. ​工业痛点​

   • 旋转机械（轴承、齿轮）故障诊断依赖充足标记数据，但实际工业环境中：
     • 标记故障数据难以获取（需大量时间/成本）
     • 工况多变（转速、负载、噪声）导致信号分布差异大
     • 样本量小且无标签，限制传统监督学习应用

2. ​现有方法局限​

   • 传统无监督方法（聚类、降维）对参数敏感，特征提取能力弱
   • 深度无监督方法（生成模型、域适应）需充足样本，未解决小样本问题
   • 现有域适应方法采用单步