基于元遷移學(xué)習(xí)的壓燃式活塞發(fā)動(dòng)機(jī)氣門故障診斷研究

摘 "要： 針對(duì)壓燃式活塞發(fā)動(dòng)機(jī)氣門間隙故障振動(dòng)信號(hào)樣本少以及跨工況故障診斷困難的問(wèn)題，提出一種基于元學(xué)習(xí)和遷移學(xué)習(xí)的壓燃式活塞發(fā)動(dòng)機(jī)氣門間隙異常故障診斷方法。元學(xué)習(xí)采用MAML作為學(xué)習(xí)器，對(duì)目標(biāo)域的支撐集進(jìn)行數(shù)據(jù)擴(kuò)展，提升其泛化能力；遷移學(xué)習(xí)采用ResNet34作為特征提取網(wǎng)絡(luò)，并通過(guò)SSL替代SL損失函數(shù)，壓縮源域特征向量之間的距離，為目標(biāo)域任務(wù)提供更多的特征嵌入空間，提升其跨域診斷能力。將預(yù)訓(xùn)練和微調(diào)后的元學(xué)習(xí)和遷移學(xué)習(xí)模型進(jìn)行決策融合后作為診斷結(jié)果輸出，并使用發(fā)動(dòng)機(jī)臺(tái)架進(jìn)行實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)驗(yàn)證。結(jié)果表明，所提方法能在小樣本情況下有效識(shí)別跨工況氣門間隙故障，且效果明顯優(yōu)于單獨(dú)使用元學(xué)習(xí)或遷移學(xué)習(xí)的診斷方法。

關(guān)鍵詞： 壓燃式活塞發(fā)動(dòng)機(jī)； 氣門機(jī)構(gòu)； 故障診斷； MTL模型； 遷移學(xué)習(xí)； ResNet34網(wǎng)絡(luò)； 跨域診斷

中圖分類號(hào)： TN711?34； TK428 " " " " " " " " " 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A " " " " " " " " " " "文章編號(hào)： 1004?373X（2024）18?0029?06

Research on meta?transfer learning based valve fault diagnosis of

compression?ignition piston engine

HE Pengfei1， WAN Hongping2， HUANG Guoyong1

（1. Faculty of Civil Aviation and Aeronautics， Kunming University of Science and Technology， Kunming 650500， China;

2. Yunnan Branch of CGN New Energy Holding Co.， Ltd.， Kunming 650200， China）

Abstract： In allusion to the challenges of limited vibration signal samples and difficulties in diagnosing faults across different operating conditions in valve clearance fault diagnosis of compression?ignition piston engine， a method of compression?ignition piston engine valve clearance abnormal fault diagnosis based on meta?learning and transfer learning is proposed. In the meta?learning， MAML is used as learner to expand the support set data of the target domain， thereby enhancing its generalization ability. In the transfer learning， ResNet34 is used as the feature extraction network to replace the SL loss function with SSL to compress the distance between feature vectors of the source domain， providing more feature embedding space for the target domain task and enhancing its cross?domain diagnostic capability. The decision fusion of pre?trained and fine?tuned meta?learning and transfer learning models are used as the diagnostic result output， and experimental data validation is conducted by means of engine bench. The results show that the proposed method can effectively identify cross working condition valve clearance faults in small sample situations， and the effect is significantly better than diagnostic methods that use meta?learning or transfer learning alone.

Keywords： compression?ignition piston engine; valve mechanism; fault diagnosis; MTL model; transfer learning; ResNet34 network; cross domain diagnosis

0 "引 "言

壓燃式活塞發(fā)動(dòng)機(jī)由于體積小、升功率高、結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、操作維護(hù)方便以及生產(chǎn)周期短、成本低等諸多優(yōu)點(diǎn)，而得到工程應(yīng)用領(lǐng)域的青睞[1]。在工程實(shí)際中，發(fā)動(dòng)機(jī)氣門機(jī)構(gòu)作為發(fā)動(dòng)機(jī)系統(tǒng)的重要組成部分，經(jīng)常因?yàn)閻毫拥墓ぷ鳝h(huán)境和高頻的撞擊而發(fā)生故障，主要表現(xiàn)為氣門間隙的異常改變，從而引起發(fā)動(dòng)機(jī)漏氣和功率下降等問(wèn)題。因此，為避免由于發(fā)動(dòng)機(jī)故障導(dǎo)致的安全事故和經(jīng)濟(jì)損失，對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)進(jìn)行運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)和準(zhǔn)確的機(jī)械故障診斷十分重要。

一些學(xué)者使用深度學(xué)習(xí)的方法對(duì)采集到的發(fā)動(dòng)機(jī)缸蓋上的振動(dòng)信號(hào)提取有效特征并進(jìn)行識(shí)別，有效診斷出了壓燃式活塞發(fā)動(dòng)機(jī)的故障。文獻(xiàn)[2]提出了一個(gè)基于一維卷積長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)的柴油機(jī)工況識(shí)別方法，識(shí)別精度達(dá)到了99.08%。文獻(xiàn)[3]提出了一個(gè)基于隨機(jī)丟棄與批標(biāo)準(zhǔn)化的深度CNN，針對(duì)柴油機(jī)失火故障診斷取得了較高的準(zhǔn)確率。文獻(xiàn)[4]在已有CNN的框架上，采用指數(shù)線性單元（Exponential Linear Unit， ELU）作為激活函數(shù)，用全局平均池化（Global Average Pooling， GAP）代替全連接層，在處理柴油機(jī)氣門故障診斷中獲得了較高精度。但深度學(xué)習(xí)方法要求大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，與實(shí)際應(yīng)用中故障模型樣本獲取困難的情況相矛盾。為此，一些學(xué)者對(duì)小樣本條件下的故障診斷展開(kāi)研究。文獻(xiàn)[5]提出了一種結(jié)合監(jiān)督域自適應(yīng)和原型網(wǎng)絡(luò)的故障診斷方法，利用原型層作為條件識(shí)別模塊來(lái)學(xué)習(xí)每個(gè)類的原型，有效解決了源域和目標(biāo)域的類部分重疊的問(wèn)題，在兩個(gè)軸承數(shù)據(jù)集上實(shí)現(xiàn)了故障分類。文獻(xiàn)[6]提出一種改進(jìn)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)（RN），利用元學(xué)習(xí)策略，在RN的嵌入模塊中引入了殘余收縮模塊和比例指數(shù)線性單元激活函數(shù)，實(shí)現(xiàn)了小樣本滾動(dòng)軸承故障診斷。文獻(xiàn)[7]提出了一種基于元學(xué)習(xí)和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索的新模態(tài)故障診斷方法，即MetaNAS，從現(xiàn)有模態(tài)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索過(guò)程中學(xué)習(xí)模型最優(yōu)初始化參數(shù)，只需幾步梯度更新就能在小樣本條件下得到新模態(tài)故障診斷模型。

針對(duì)柴油發(fā)動(dòng)機(jī)缸蓋振動(dòng)信號(hào)非平穩(wěn)、氣門故障樣本少的問(wèn)題，本文提出一種結(jié)合元學(xué)習(xí)和遷移學(xué)習(xí)策略的柴油機(jī)氣門間隙故障診斷方法（MTL），將遷移學(xué)習(xí)的特征挖掘能力和元學(xué)習(xí)的快速適應(yīng)新任務(wù)能力相結(jié)合。先通過(guò)源域數(shù)據(jù)分別訓(xùn)練遷移學(xué)習(xí)和元學(xué)習(xí)的特征提取網(wǎng)絡(luò)，使用目標(biāo)域任務(wù)微調(diào)遷移學(xué)習(xí)模型；然后通過(guò)數(shù)據(jù)增強(qiáng)的策略構(gòu)建目標(biāo)域支撐集的輔助任務(wù)，與目標(biāo)域支撐集一起微調(diào)元學(xué)習(xí)模型；最后使用目標(biāo)域查詢集來(lái)測(cè)試兩個(gè)模型的預(yù)測(cè)分?jǐn)?shù)，將兩個(gè)分?jǐn)?shù)決策融合作為最終準(zhǔn)確率。在WP3.2G61E316柴油機(jī)取得的小樣本氣門間隙故障數(shù)據(jù)上對(duì)所提MTL方法的有效性進(jìn)行驗(yàn)證。

1 "MTL模型

1.1 "基本思路和總體設(shè)計(jì)

元學(xué)習(xí)通過(guò)多任務(wù)的學(xué)習(xí)范式學(xué)習(xí)不同任務(wù)的“元知識(shí)”，并利用這些“元知識(shí)”在新任務(wù)中快速學(xué)習(xí)，使其能夠在少量樣本及簡(jiǎn)單幾步梯度更新后就取得較好的學(xué)習(xí)效果[8]。而遷移學(xué)習(xí)則是依靠從源域到目標(biāo)域的知識(shí)遷移來(lái)解決小樣本和跨域?qū)W習(xí)問(wèn)題，需要依靠大量標(biāo)注數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練[9]。而本文提出的MTL模型，利用元學(xué)習(xí)和遷移學(xué)習(xí)各自的優(yōu)勢(shì)來(lái)提升故障識(shí)別的準(zhǔn)確率和模型的泛化性能。MTL的整體結(jié)構(gòu)如圖1所示，主要包括遷移學(xué)習(xí)部分、元學(xué)習(xí)部分和分類決策融合部分。其中，遷移學(xué)習(xí)部分和元學(xué)習(xí)部分都有自己的特征提取模塊和特征分類模塊，這兩部分在最終分類決策融合前獨(dú)立完成訓(xùn)練過(guò)程。

MTL模型的主要思路是先將源域數(shù)據(jù)以批次和任務(wù)作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)的基本單元進(jìn)行劃分。其中，以任務(wù)為單元的數(shù)據(jù)劃分的原因是元學(xué)習(xí)的基本輸入單元為任務(wù)，每一個(gè)任務(wù)又分為支撐集和查詢集，支撐集是N?way K?shot形式，即包含N個(gè)類別，每一個(gè)類別下有K個(gè)樣本數(shù)據(jù)；查詢集中樣本類別數(shù)與支撐集相同，具體劃分方式如圖2所示。

1） 預(yù)訓(xùn)練階段

搭建兩個(gè)分別使用遷移學(xué)習(xí)和元學(xué)習(xí)的特征提取模塊，將以批次為訓(xùn)練單元的樣本輸入到遷移學(xué)習(xí)特征提取模塊，將以任務(wù)為訓(xùn)練單元的樣本輸入到元學(xué)習(xí)特征提取模塊。

2） 微調(diào)階段

同樣以批次和任務(wù)作為基本單元對(duì)目標(biāo)域的訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行劃分，分別使用元學(xué)習(xí)和遷移學(xué)習(xí)的方法對(duì)統(tǒng)一測(cè)試任務(wù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，將兩個(gè)模型預(yù)測(cè)到的得分融合后作為模型的最終預(yù)測(cè)得分。

1.2 "元學(xué)習(xí)部分

元學(xué)習(xí)部分使用的是一種與模型無(wú)關(guān)的元學(xué)習(xí)（MAML）方法，其學(xué)習(xí)目標(biāo)是學(xué)習(xí)到能通過(guò)一步或幾步微調(diào)就快速適應(yīng)新任務(wù)的最優(yōu)初始化參數(shù)。

MAML的學(xué)習(xí)框架分為內(nèi)外兩層循環(huán)：

內(nèi)循環(huán)使用基礎(chǔ)學(xué)習(xí)器提取特定任務(wù)的特征，基礎(chǔ)學(xué)習(xí)器可以是任何基于梯度下降學(xué)習(xí)的網(wǎng)絡(luò)模型；

外循環(huán)使用元學(xué)習(xí)策略，通過(guò)梯度下降更新基礎(chǔ)學(xué)習(xí)器的初始化參數(shù)[10]。

MAML中基礎(chǔ)學(xué)習(xí)器上的參數(shù)更新過(guò)程為：

[θ'i=θ-α?θ?Ti（fθ）] （1）

式中：[θ'i]為基礎(chǔ)學(xué)習(xí)器在任務(wù)[Ti]上訓(xùn)練得到的最優(yōu)參數(shù)；[α]為基礎(chǔ)學(xué)習(xí)率；[?θ?Ti（fθ）]為基礎(chǔ)學(xué)習(xí)器[fθ]在任務(wù)[Ti]上的損失梯度。

元學(xué)習(xí)器上的參數(shù)更新過(guò)程為：

[θ?=θ-β?θTi～P（T）?Tifθ′i] （2）

式中：[P（T）]為任務(wù)分布；[β]為元學(xué)習(xí)率；[?Tifθ′i]為每個(gè)任務(wù)中[θ'i]下的損失誤差。

在完成所有批次的任務(wù)學(xué)習(xí)后，可以得到一個(gè)最優(yōu)初始化參數(shù)[θ?]。當(dāng)遇到新任務(wù)時(shí)，利用新任務(wù)的支撐集對(duì)最優(yōu)初始化參數(shù)[θ?]進(jìn)行微調(diào)，得到最適合新任務(wù)的參數(shù)[θ?t]。最后使用支撐集和查詢集測(cè)試MAML的學(xué)習(xí)效果[11]。

搭建MAML模型時(shí)首先需要設(shè)計(jì)一個(gè)基礎(chǔ)學(xué)習(xí)器，本文使用的基礎(chǔ)學(xué)習(xí)器為CNN模型，損失函數(shù)為適合解決分類問(wèn)題的交叉熵函數(shù)，激活函數(shù)為ReLU函數(shù)，具體參數(shù)設(shè)置如表1所示。設(shè)置基礎(chǔ)學(xué)習(xí)率為0.000 1，元學(xué)習(xí)率為0.01。

1.3 "遷移學(xué)習(xí)部分

遷移學(xué)習(xí)的優(yōu)勢(shì)是能充分利用源域樣本對(duì)模型預(yù)訓(xùn)練。與MAML無(wú)法使用深層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)不同，遷移學(xué)習(xí)可以利用深層網(wǎng)絡(luò)作為特征提取網(wǎng)絡(luò)，挖掘樣本淺層特征下的微小故障信息。

本文遷移學(xué)習(xí)部分所使用的特征提取網(wǎng)絡(luò)為殘差網(wǎng)絡(luò)ResNet34，并對(duì)其所用損失函數(shù)進(jìn)行了改進(jìn)。本文使用的ResNet34由初始的一個(gè)64通道的3×3卷積層、批歸一化層和4個(gè)殘差模塊組成，每個(gè)殘差模塊最后一層為1個(gè)3×3最大池化層。第1、4個(gè)殘差模塊各包含3個(gè)殘差塊，第2和第3個(gè)殘差模塊分別各包含4個(gè)和6個(gè)殘差塊，每個(gè)殘差塊包含2個(gè)3×3卷積層、批歸一化層、ReLU激活層。各卷積模塊的區(qū)別在于卷積層的通道數(shù)不一樣，分別是64、128、256和512。

考慮到本文解決的問(wèn)題涉及跨域故障診斷，而傳統(tǒng)的殘差網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)所使用的SL（Softmax Loss）損失函數(shù)只關(guān)注不同樣本類別之間的距離，不考慮其所占有特征嵌入空間的大小，因此本文使用SSL損失函數(shù)代替SL，在保證各樣本間距離足夠用于分類的情況下，盡可能縮小同一類樣本間的距離，為目標(biāo)域樣本留出更多的嵌入空間。其主要原理是通過(guò)計(jì)算樣本在嵌入空間中的特征向量與類原型向量之間的余弦相似性來(lái)調(diào)整其在嵌入空間中的分布位置。

計(jì)算過(guò)程為：

[wi=cosθ（wi，fγ（xja））-cosθ（wa，fγ（xja））·wa+wi] （3）

式中：[wi]為壓縮后的類原型向量；[·]為絕對(duì)值運(yùn)算；[γ]為特征提取網(wǎng)絡(luò)參數(shù)；[xja]為a類樣本；[fγ（xja）]為[xja]的映射向量；[wa]為a類樣本的類原型向量；[wi]為非a類樣本的類原型向量。

SSL損失函數(shù)的計(jì)算過(guò)程為：

[LSSL（γ）=a=1Aj=1Na?logρyj=axj] （4）

[pyj=ixj=expcosθ（wi，fγ（xj））i=1Aexpcosθ（wi，fγ（xj））] （5）

式中：A為樣本類別總數(shù)；Na為a類樣本數(shù)量；[yj]為[xj]的預(yù)測(cè)值。

通過(guò)不斷壓縮類原型向量之間的距離，使得嵌入空間中特征向量分布更為集中。通過(guò)最小化SSL，采用隨機(jī)梯度下降法更新ResNet34的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)。

1.4 "學(xué)習(xí)及參數(shù)更新過(guò)程

1） 遷移學(xué)習(xí)與元學(xué)習(xí)的預(yù)訓(xùn)練使用的是相同的源域數(shù)據(jù)集，并且同時(shí)進(jìn)行，只是遷移學(xué)習(xí)以樣本為輸入訓(xùn)練ResNet34網(wǎng)絡(luò)，而元學(xué)習(xí)以任務(wù)為輸入訓(xùn)練MAML網(wǎng)絡(luò)。

2） 預(yù)訓(xùn)練結(jié)束后，固定兩個(gè)特征提取網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)，并將其遷移到目標(biāo)域中進(jìn)行微調(diào)。將目標(biāo)域的數(shù)據(jù)按元學(xué)習(xí)策略劃分為支撐集和查詢集，使用支撐集的數(shù)據(jù)微調(diào)遷移學(xué)習(xí)的模型，通過(guò)數(shù)據(jù)增強(qiáng)的方式生成支撐集的輔助集，并將其與支撐集一起以任務(wù)劃分后用于微調(diào)元學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)。

3） 完成模型微調(diào)后，將目標(biāo)域的查詢集分別輸入ResNet34和MAML的分類模塊，得到其對(duì)應(yīng)的預(yù)測(cè)分?jǐn)?shù)，再使用Softmax函數(shù)對(duì)預(yù)測(cè)分?jǐn)?shù)進(jìn)行歸一化處理，最后將兩個(gè)預(yù)測(cè)融合后作為最終預(yù)測(cè)結(jié)果輸出。

2 "實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證與結(jié)果分析

2.1 "實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)

為驗(yàn)證本文所提方法的有效性，在1臺(tái)WP3.2G61E316壓燃式活塞發(fā)動(dòng)機(jī)上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，使用的加速度傳感器為KISTLER 8774B，信號(hào)采集模塊為NI9232，通過(guò)鍵相位傳感器確定各周期初始位置并計(jì)算發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速。圖3為實(shí)驗(yàn)現(xiàn)場(chǎng)圖。

實(shí)驗(yàn)?zāi)M轉(zhuǎn)速為1 500 r/min和1 800 r/min兩種工況下氣門間隙發(fā)生故障的情況，采樣頻率為51.2 kHz。在發(fā)動(dòng)機(jī)停機(jī)狀態(tài)下，通過(guò)轉(zhuǎn)動(dòng)調(diào)整螺釘和鎖緊螺母來(lái)設(shè)置并固定氣門間隙大小。E1、E2、E3、E4為發(fā)動(dòng)機(jī)依次排列的4個(gè)氣缸，模擬了不同氣缸的氣門間隙分別為1個(gè)正常和3種異常狀態(tài)，各種狀態(tài)下氣門間隙的參數(shù)設(shè)置如表2所示。

采集每個(gè)氣缸蓋表面振動(dòng)信號(hào)，分別采集4類氣門設(shè)置和1 500 r/min、1 800 r/min兩類轉(zhuǎn)速下共8類氣門狀態(tài)數(shù)據(jù)。

將轉(zhuǎn)速為1 500 r/min下采集到的振動(dòng)信號(hào)作為原始源域數(shù)據(jù)集，首先根據(jù)轉(zhuǎn)速和鍵相位傳感器型號(hào)，將原始加速度信號(hào)截取為相同長(zhǎng)度的一維時(shí)序數(shù)據(jù)；然后通過(guò)遞歸圖（RP）[12]、短時(shí)傅里葉變換（STFT）[13]和格拉姆角場(chǎng)（GAF）[14]的方式將其編碼為64×64的3通道二維特征圖，作為預(yù)訓(xùn)練的源域數(shù)據(jù)集。生成每種氣門狀態(tài)下的RP、STFT和GAF特征圖各400張，共4 800個(gè)源域數(shù)據(jù)。

將轉(zhuǎn)速為1 800 r/min下采集到的振動(dòng)信號(hào)作為原始目標(biāo)域數(shù)據(jù)集，通過(guò)在原始振動(dòng)信號(hào)中注入高斯白噪聲的方法擴(kuò)充目標(biāo)域輔助數(shù)據(jù)集。同樣根據(jù)轉(zhuǎn)速和鍵相位傳感器型號(hào)將原始加速度信號(hào)截取為相同長(zhǎng)度的一維時(shí)序數(shù)據(jù)。然后使用連續(xù)小波變換（CWT）[15]方式將其編碼為64×64的3通道二維特征圖作為微調(diào)和測(cè)試的目標(biāo)域數(shù)據(jù)集，擴(kuò)充得到的輔助數(shù)據(jù)集僅用作元學(xué)習(xí)的微調(diào)。共生成每種氣門狀態(tài)下的特征圖各40張，按3∶1的比例劃分為支撐集和查詢集，通過(guò)添加噪聲擴(kuò)展得到的特征圖共320張，全部添加到支撐集中組成元學(xué)習(xí)的微調(diào)任務(wù)。

2.2 "實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

使用目標(biāo)域任務(wù)的查詢集內(nèi)的4類氣門狀態(tài)樣本測(cè)試模型的準(zhǔn)確率，每類樣本20個(gè)。為避免實(shí)驗(yàn)偶然性的影響，每種任務(wù)類型下進(jìn)行10次測(cè)試后取平均準(zhǔn)確率，準(zhǔn)確率計(jì)算過(guò)程如式（6）所示，模型最終測(cè)試混淆矩陣如圖4所示。計(jì)算得到模型的準(zhǔn)確率為84.75%。

[Paccuracy=TP+TNTP+TN+FP+FN] （6）

式中：[Paccuracy]為模型的準(zhǔn)確率；TP為預(yù)測(cè)為正的正樣本數(shù)量；FP為預(yù)測(cè)為正的負(fù)樣本數(shù)量；TN預(yù)測(cè)為負(fù)的負(fù)樣本數(shù)量；FN為預(yù)測(cè)為負(fù)的正樣本數(shù)量。

為研究使用SSL代替SL作為損失函數(shù)是否能使嵌入空間內(nèi)的樣本特征向量更為集中，使用T?SNE可視化觀察特征向量的分布情況，結(jié)果如圖5所示。由圖5可知，使用SSL后能有效拉近特征向量的空間距離。

為了驗(yàn)證MTL模型的融合診斷效果要優(yōu)于單獨(dú)使用遷移學(xué)習(xí)或元學(xué)習(xí)，分別在4?way 1?shot和4?way 5?shot任務(wù)下，將融合后的MTL模型與融合前基于源域數(shù)據(jù)預(yù)訓(xùn)練的ResNet34模型和MAML模型進(jìn)行比較，10次實(shí)驗(yàn)后得到平均準(zhǔn)確率，如表3所示。結(jié)果表明，MTL模型的診斷效果要明顯優(yōu)于單純使用遷移學(xué)習(xí)的ResNet34和單純使用元學(xué)習(xí)的MAML模型。

3 "結(jié) "論

使用CWT編碼振動(dòng)數(shù)據(jù)可以保留其關(guān)鍵時(shí)頻特征，使用SSL替代SL損失函數(shù)能有效壓縮特征向量在嵌入空間內(nèi)的距離，為跨域故障診斷的新樣本提供更多的映射空間。通過(guò)建立輔助任務(wù)用于元學(xué)習(xí)微調(diào)，能提升MAML模型的泛化性能。將元學(xué)習(xí)快速適應(yīng)和遷移學(xué)習(xí)深度挖掘與跨域識(shí)別的能力結(jié)合后進(jìn)行決策融合，能在小樣本跨工況氣門故障診斷中達(dá)到84.75%的準(zhǔn)確率，診斷效果優(yōu)于單獨(dú)使用遷移學(xué)習(xí)或元學(xué)習(xí)的診斷方法。

注：本文通訊作者為黃國(guó)勇。

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