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摘 要:本发明公开了一种基于蒸馏学习与特征融合的变工况智能故障诊断方法,包括:第一步,对振动信号进行幅相增强得到增强信号。第二步,将增强信号输入蒸馏学习模块中得到增强特征。第三步,对经过快速傅里叶变换的振动信号提取频域特征。第四步,原始的振动信号输入时域特征提取模块,根据增强特征,通过知识蒸馏方法提取域不变特征。第五步,将增强特征、时域特征以及频域特征进行拼接后通过表征自挑战学习增强特征跨域泛化能力,并将特征送入到分类器中进行分类。第六步,将故障信号输入训练好的网络进行诊断。本发明提取并融合更为丰富的特征,强化模型对于域不变表示的学习,相较于现有模型泛化性能显著增强。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202411255717.0 | 专利名称: | 基于蒸馏学习与特征融合的变工况智能故障诊断方法 |
申请日: | 2024-09-09 | 申请/专利权人 | 南京信息工程大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 江苏省南京市江北新区宁六路219号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06F18/2415搜分类 自动化技术搜索 |
公开/公告日: | 2024-10-11 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN118760985A | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
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专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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日期 | 法律信息 | 备注 |