Page 159 - 《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 759

类别诊断为 KI14；通过图 12 看出，CORAL 模型同 表 9 不同故障状态试验参数
样对 KB24 故障类别诊断出错，将 37% 的故障类别 Tab. 9 Experimental parameters for different fault states
诊断为 KB23。通过图 13 可知，MFSAN 模型对每 故障 编号 故障 损伤程度/mm
类别 状态
个故障类别的诊断效果都较好，有少量的故障标签
1 N00 正常 —
被分到了其他故障类别中，但明显不如 MDMAAN
2 B05 滚动体故障 0.5
模型的诊断效果好；通过图 14 可知，MDMAAN 模
3 B10 滚动体故障 1.0
型对滚动轴承每个类别的故障诊断效果都很好，包
4 B15 滚动体故障 1.5
括单一内圈故障、单一外圈故障和内外圈复合故障， 5 I01 内圈故障 0.1
仅有极少量的内外圈复合故障被分到了其他故障类 6 I03 内圈故障 0.3
别中，说明 CNN 模型与 CORAL 模型对复合故障诊 7 I05 内圈故障 0.5
断效果不佳，在单一故障诊断中 MDMAAN 模型同 8 O01 外圈故障 0.1
样优于其他三种模型。MDMAAN 模型的诊断精度 9 O03 外圈故障 0.3
最高，尤其是对滚动轴承的复合故障诊断，且 MD⁃ 10 O05 外圈故障 0.5
MAAN 模型的综合诊断辨识度最好。 11 C105 复合故障 内圈 0.1&外圈 0.1&滚动体 0.5
12 C310 复合故障 内圈 0.3&外圈 0.3&滚动体 1.0
4. 2 故障试验台 BPS 试验验证 13 C515 复合故障 内圈 0.5&外圈 0.5&滚动体 1.5

轴承故障试验台 BPS 由数字式力显示器、电机
表 10 试验工况参数
转速控制器、电机、径向液压加载系统、轴向液压加 Tab. 10 Experimental operating condition parameters
载系统、主轴、两个支撑轴承 6210 和 18720、1 英寸被 编号 转速/(r·min ) 径向力负载/kg
-1
测轴承、力臂梁调节装置、拆卸轴承液压装置组成， P0 900 0
如图 15 所示。采样频率设置为 25.6 kHz，分别对轴 P1 900 100
承不同损伤程度下的单一故障和复合故障进行试 P2 900 200
验。试验中，通过径向加速度传感器获取一种滚动 P3 1500 0
轴承正常状态信息和 12 种轴承故障状态振动加速 P4 1500 100
P5 1500 200
度信息，12 种轴承故障状态包括 9 种单点故障和 3
P6 2400 0
种复合故障，复合故障为内、外圈和滚动体三种故障
P7 2400 100
的复合，不同故障状态试验参数如表 9 所示，试验采
P8 2400 200
集的工况参数如表 10 所示，将数据划分为 3200 个样
本，每个样本长为 1024，每个数据集随机抽取 80% 试验 H 试验任务相同，试验 I 和试验 J 任务相同。具
作为训练集，20% 作为测试集。 体 的 源 域 和 目 标 域 工 况 如 表 11 所 示 。 对 表 11 中
根据表 9 中 13 种轴承类别和表 10 中的 9 种工况 MDMAAN 模型深度迁移学习跨工况故障诊断试验
可将多源域跨工况故障诊断试验任务设置为以下 任务的故障诊断结果如表 12 所示。
10 种，如表 11 所示。为了减少误差相同的跨工况试 选 取 表 12 中 的 试 验 J 的 源 域 和 目 标 域 ，进 行
验任务，分两组不同的数据进行故障诊断。其中试 CNN、CORAL、MFSAN 和 MDMAAN 模型试验对
验 A 和试验 B 试验任务相同，试验 C 和试验 D 试验 比。源域 1 的工况为转速为 900 r/min、径向负载为
任务相同，试验 E 和试验 F 试验任务相同，试验 G 和 200 kg，源域 2 的工况为转速为 1500 r/min、径向负
载为 0，目标域的工况为转速为 2400 r/min、径向负
载为 100 kg。不同模型的诊断结果如表 13 所示，模

型输出的特征可视化图和混淆矩阵图对比如图 16~
19 所示。

根 据 表 13 可 以 得 到 在 试 验 任 务 为 J 时 MD⁃
MAAN 模型的诊断准确率为 99.75%，高于对比方
法 CNN 模型、CORAL 模型以及 MFSAN 模型。通
过图 16 可以发现，在 CNN 模型的诊断结果中有较

图 15 试验台主要组成部件 多的滚动体中度故障和外圈中度故障被错误分类。
Fig. 15 The main components of the test bench 通过图 17 可以发现，在 CORAL 模型的诊断结果中