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发明专利
已授权
基于元迁移学习的变工况轴承故障诊断方法
📄 申请号:CN202311335263.3
📄 发布日:2025/10/27
著录项目信息
申请日
2023-10-16
公开号
CN117390411B
公开日
2024-03-29
申请人
石家庄铁道大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号
G06F18_21
IPC 分类号
G06F18_21
,
G06F18_213
,
G06F18_214
,
G06F18_241
,
G06N3_0464
,
G06N3_084
,
G06N3_096
,
G01M13_045
,
技术画像
所属领域
人工智能算法
人工智能算法
迁移学习
故障诊断
应用场景
工业设备故障诊断, 预测性维护, 旋转机械状态监测, 智能制造, 风力发电机组运维
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摘要
本发明公开了一种基于元迁移学习的变工况轴承故障诊断方法,涉及轴承故障诊断方法技术领域。所述方法包括以下步骤:得到振动信号的频谱;将数据集按照不同工况划分为源域、目标域;将元学习方法与迁移学习方法进行结合,构建基于元迁移学习的RN‑DSAN模型;将源域数据与目标域数据输入RN‑DSAN模型中,将关系网络所得分类损失与LMMD模块所得LMMD损失之和作为模型总的损失函数值,利用反向传播算法进行迭代训练,获取模型参数;将目标域数据输入训练好的RN‑DSAN模型,从而得到目标域样本的故障类型;所述方法可以在只有少量带标签目标域样本的情况下,通过元迁移学习,更加准确的实现变工况下轴承的故障诊断。
权利要求书 (12项)
说明书
附图
……
……
图1
图2
图3
法律状态时间线
20240329
✅ 授权
20240130
?? 实质审查的生效 :
20240112
📄 公开
轴承故障诊断的多任务深度神经网络方法及装置
当前第 / 件
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