窗口级准确率90.0%
窗口级 Macro-F192.4%
文件级准确率100%
目标域低置信样本0
类别
置信度
目标文件 A
当前样本类别概率
目标域 A-P 诊断地图
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预测明细表
按类别筛选与低置信阈值联动
| 文件 | 预测类别 | 中文含义 | 置信度 | P(正常) | P(内圈) | P(外圈) | P(滚动体) | 提示 |
|---|
类别分布
目标域 A-P
特征重要性 Top 10
分值越高，区分类别贡献越大
模型流程
1
切片与特征提取将振动信号按 0.5 秒窗口、0.25 秒步长切片，提取时域统计量、频域能量和包络谱故障频率特征。
2
源域验证使用有标签的源域数据训练诊断器，并用文件级划分验证，避免同一文件切片同时出现在训练集和测试集。
3
CORAL 迁移对齐对齐源域与目标域特征协方差，缓解试验台轴承到高速列车轴承之间的分布差异。
4
概率投票标定对目标文件 A-P 的窗口级预测概率取平均，输出 N、IR、OR、B 四类标签和置信度。
如何理解结果
高置信结果可作为优先检修线索；低置信结果说明多类概率接近，应结合原始振动波形、工况信息或人工复核。目标域没有真实标签，因此这里展示的是迁移模型标定结果，不等同于真实准确率。