关键词：旋转机械;;故障诊断;;对抗网络;;域自适应
摘 要：为解决边缘数据离群性问题，提出了一种基于类加权对抗网络的跨域旋转机械故障诊断方法。通过在源类别上附加类级权重，可以直观地表示源域和目标域之间的关系，有利于共享类别的条件对齐。进一步提出用于局部域自适应的类加权对抗网络，同时忽略源异常值，有效激励了正知识的转移，提升域自适应的效果。在CWRU数据集和一个列车转向架数据集上对该方法进行了实验，结果表明提出的方法可以有效地解决边缘数据离群性问题，提升知识迁移的效果从而提高故障诊断精度。
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