【JPC】用于复杂过程故障诊断的多尺度Transformer-CNN域自适应网络
本文提出了一种基于TrCNN的多尺度域自适应方法，用于数据稀缺情况下的故障诊断。源域诊断模型采用Trans-former和CNN序列结构，在全局和局部捕获原始数据的互补诊断信息，有助于域自适应，同时提高源域故障诊断的准确性。我们提出了一种多尺度分布对齐框架MTCDAN，通过学习包含更多信息的多个域不变表示来补偿单结构分布对齐方法中的信息损失。通过TE过程和TFF实例验证了该方法的有效性和优越性。然而，由于仅考虑两个域标签空间相同的情况，本文提出的方法仍然受到限制。在我们未来的工作中，我们将进一步研究目标域中发生未知故障时的分布对齐策略，其中如何识别未知故障将是我们工作的重点。
