Page 156 - 《振动工程学报》2026年第3期

756 振 动 工 程 学 报 第 39 卷

表 4 多源域故障诊断试验
Tab. 4 Multi‑source domain fault diagnosis experiment
编号 源域 目标域 特点
A P0，P1 P2 负载扭矩不同
B P0，P1 P3 径向力不同
C P0，P2 P1 转速不同
D P0，P2 P3 径向力不同
E P0，P3 P1 转速不同
F P0，P3 P2 负载扭矩不同
G P1，P2 P3 径向力不同
图 8 MDMAAN 模型不同卷积层数损失值对比
H P1，P3 P2 负载扭矩不同
Fig. 8 Comparison of loss values for different numbers of
I P2，P3 P1 转速不同
convolutional layers of MDMAAN model
通过不同卷积层数对比发现，当卷积层深度为
5 层时 MDMAAN 模型的诊断精度上升得最快且最
高，损失值收敛最快，迭代速度最快。但是当深度增
加到 6 层时，模型出现了精度退化问题，从而降低了
性能 ；而当深度减少到 4 层时，模型的表征能力不
足 ，无 法 很 好 地 捕 获 数 据 的 复 杂 特 征 ，导 致 性 能

图 6 MDMAAN 模型不同迭代次数对比 下降。
Fig. 6 Comparison of different iterations of MDMAAN model 4. 1. 3 不同训练批次大小对比
以表 4 中试验 D 为例，对 MDMAAN 模型的训
通过不同迭代次数对比发现，当迭代次数为 30
练 批 次 为 8、16、32、64 和 128 进 行 对 比 。 如 表 5 所
次时，MDMAAN 模型的诊断准确率稳定在 99%，
示，发现当训练批次为 32 和 64 时所需时间最短为
损失值收敛在 0.04，故将 MDMAAN 模型的迭代次
15 s，训练批次为 32 时，MDMAAN 模型的诊断精度
数设置为 30 次。
最高，比训练批次为 64 时高 4.6%，相比于诊断精度
4. 1. 2 不同卷积层数对比
第二高的 16 训练批次模型，训练批次为 32 的模型诊
以表 4 中试验 D 为例，源域 1 转速为 1500 r/min、
断精度高 3.55%，训练时长要少 28 s。
负载 扭 矩 为 0.7 N·m、径 向 力 为 1000 N，源 域 2 转
速 为 1500 r/min、负 载 扭 矩 为 0.1 N·m、径 向 力 为 表 5 MDMAAN 模型不同训练批次大小对比
Tab. 5 Comparison of different training batch sizes for
1000 N，目 标 域 转 速 为 1500 r/min、负 载 扭 矩 为
the MDMAAN model
0.7 N·m、径向力为 400 N，进行不同层数的对比，本
训练批次 时间/s 训练集准确率/% 测试集准确率/%
文对卷积层为 2~7 层进行了对比，MDMAAN 模型
8 64 99.92 68.61
诊 断 精 度 对 比 如 图 7 所 示 ，损 失 值 对 比 如 图 8
16 43 99.96 95.74
所示。
32 15 100 99.29
64 15 99.99 94.69
128 22 99.98 92.78

4. 1. 4 不同源域数量对比
以表 4 中试验 D 为例，进行源域数量对比，对比
单一源域（P0）输入和多源域输入对损失值、诊断精
度、单次迭代时间和源域准确度的影响，其中单次迭
代时间为 30 次迭代的平均时间，MDMAAN 模型的
损失值和诊断精度如图 9 和 10 所示，单次迭代时间
和源域准确度如表 6 所示。
图 7 MDMAAN 模型不同卷积层数诊断精度对比
通过 MDMAAN 模型单源域和多源域的输入
Fig. 7 Comparison of diagnostic accuracy of MDMAAN
model with different numbers of convolutional layers 结果对比发现，在单源域输入时，模型的损失值收敛