《表2 目标域数据集设置：基于TL-LSTM的轴承故障声发射信号识别研究》

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《基于TL-LSTM的轴承故障声发射信号识别研究》

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对于相近分布特征工况如转速、采集位置变化时，源域模型能够较好地识别出故障类别，但对相异分布特征工况如其他（6205DU）型号滚动轴承工况下的识别准确率极低，因此引入了迁移学习方法与LSTM模型相结合，以解决相异分布特征工况下的故障识别问题。其中源域模型是指以NU205EM型号滚动轴承以900 r/min时通道1工况下采集的4种运行状态数据集建立的LSTM模型；而目标域模型在保证识别准确率的前提下为使模型调整时间大幅度缩短，设定仅采用少量6205DU型号滚动轴承数据集进行建立与优化，以验证TL-LSTM模型方法具有较高的性能与优势，目标域数据集设置情况如表2所示。