Page 157 - 《振动工程学报》2026年第3期

第 3 期 王亚萍，等： 多源域下 MAAN 与 MK-MMD 的滚动轴承跨工况复合故障诊断 757

表 7 MDMAAN 模型对不同工况的诊断结果
Tab. 7 Diagnosis results of MDMAAN model for different
operating conditions

编号 源域 目标域 特点 准确率/%
A P0，P1 P2 负载扭矩不同 99.62
B P0，P1 P3 径向力不同 98.68
C P0，P2 P1 转速不同 98.12
D P0，P2 P3 径向力不同 99.29
E P0，P3 P1 转速不同 97.77
F P0，P3 P2 负载扭矩不同 99.64
图 9 MDMAAN 模型不同源域数量下模型损失值对比
G P1，P2 P3 径向力不同 99.45
Fig. 9 Comparison of model loss values for different numbers
H P1，P3 P2 负载扭矩不同 99.36
of source domains in the MDMAAN model
I P2，P3 P1 转速不同 97.93

MDMAAN 模型对跨负载的诊断效果要略优于跨转
速故障诊断。这说明在进行滚动轴承跨工况故障诊
断时，转速的影响要大于负载的影响。
在表 7中随机选一组试验 A，试验的源域 1工况为
转速 1500 r/min、负载扭矩 0.7 N·m、径向力 1000 N，
源域 2 工况为转速 900 r/min、负载扭矩 0.7 N·m、径
向力 1000 N，目标域工况为转速 1500 r/min、负载扭
矩 0.1 N·m、径向力 1000 N，进行深度迁移学习故障
图 10 MDMAAN 模型不同源域数量下模型诊断精度对比
诊断的对比，对比的模型有 MFSAN、CNN 和 COR⁃
Fig. 10 Comparison of model diagnostic accuracy of MD⁃
AL 模 型 。 这 三 种 模 型 与 本 文 所 提 的 MDMAAN
MAAN model with different numbers of source
模型具有相同的卷积结构和网络参数，不同模型的
domains
诊 断 结 果 如 表 8 所 示 ，通 过 t 分 布 随 机 领 域 嵌 入
表 6 试验 D 下不同源域数量对比结果 （t⁃distribution stochastic neighbor embedding，t⁃SNE）
Tab. 6 Comparison results of the number of different 算法对特征空间进行降维，并将降维后的特征可视
source domains in experiment D
化在二维平面上，诊断模型输出的特征可视化图和
源域数量 单次迭代时间/s 源域准确度/%
混淆矩阵图如图 11~14 所示。
单源域 15.50 99.93
多源域 15.25 99.96 表 8 试验 A 下不同模型的诊断准确率
Tab. 8 Diagnosis accuracy of different models under
比较快，但最后和多源域的损失值曲线基本重合。 experiment A
在准确率对比中，多源域输入的诊断精度要显著高 诊断模型 准确率/%
于单源域输入，基本超过 10%。在单次迭代时间的 CNN 86.75
对比中，多源域的迭代时间略少于单源域的迭代时 CORAL 89.75
间。在源域准确度的对比中，多源域与单源域基本 MFSAN 94.87
一致，综上证明了 MDMAAN 模型在多源域下的有 MDMAAN 99.49
效性。
以 PU 试验数据为例，对本节所提方法进行验 通过对比表 8 中 MDMAAN、MFSAN、CNN 和
证。首先由 MDMAAN 模型跨工况故障诊断的诊 CORAL 模型的准确率发现，MDMAAN 模型在跨
断 精 度 说 明 本 方 法 的 优 越 性 ，诊 断 结 果 如 表 7 工况条件下对滚动轴承故障诊断效果要显著优于其
所示。 他三种模型，MDMAAN 模型的诊断精度高于 MF⁃
通过表 7 可知在进行滚动轴承跨工况故障复合 SAN 模 型 4.62%，高 于 CNN 模 型 12.74%，高 于
诊 断 时 ，MDMAAN 模 型 的 平 均 识 别 精 度 为 CORAL 模型 9.74%。通过图 11 不难发现，CNN 模
98.87%，证明了 MDMAAN 模型对滚动轴承跨工况 型对 K005、KB23 和 KB24 的诊断效果不佳，将 30%
故 障 诊 断 的 有 效 性 。 通 过 对 比 不 同 的 工 况 可 知 ， 的 KB24 故障类别诊断为 KB23，24% 的 KB24 故障