摘要
本发明的一种基于整体性知识蒸馏的滚动轴承智能故障诊断方法,包括:步骤1:采集不同健康状态的滚动轴承振动信号,对其进行预处理并划分为训练集和测试集;步骤2:建立教师‑学生故障诊断模型,使用训练集预训练教师模型,获得教师模型的最佳参数并保存;步骤3:载入步骤2中保存的教师模型和最佳参数,对教师模型和学生模型的中间层特征进行升维;步骤4:计算关系型知识蒸馏的损失函数:步骤5:计算松弛匹配下的响应型知识蒸馏的损失函数:步骤6:计算最终整体性知识蒸馏的损失函数:步骤7:进行知识蒸馏,获得最佳学生模型,并保存最佳学生模型为最终部署的模型。