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| 专利/申请号： | CN201911202315.3 | 专利名称： | 一种相关对齐域适应故障诊断方法 |
| 申请日： | 2019-11-29 | 申请/专利权人 | 盐城工学院 |
| 专利类型： | 发明 | 地址： | 江苏省盐城市亭湖区希望大道中路1号 |
| 专利状态： | 已下证 查询审查信息 | IPC分类号： | G06F18/24 分类检索 |
| 公开/公告日： | 转让价格： | 【平台担保交易】 | |
| 公开/公告号： | 交易状态： | 等待洽谈 搜索相似专利 | |
| 浏览量： | 2 | 所属领域： | 机器学习 计算机视觉专利转让搜索 |
应用场景：跨领域工业设备故障检测；智能监控系统；复杂场景下的异常识别
摘 要：本发明公开了一种相关对齐域适应故障诊断方法，包括步骤，采集轴承源振动数据，并将其划分训练样本和测试样本；训练模型，确定模型参数；故障诊断；其中，所述源振动数据包括无标签的目标数据和有标签的源域数据；所述采集轴承源振动数据通过传感器获取；其中，所述传感器为加速传感器本方法结合黎曼度量相关对齐和一维卷积神经网络(RMCA‑1DCNN)的无监督域自适应轴承故障诊断模型，源域和目标域中特定激活层的二阶统计对齐被认为是一个正则化项，并嵌入到深卷积神经网络结构中以补偿域移位，在CWRU轴承数据集上的实验结果表明，该方法具有较强的故障识别能力和域不变性，提高了诊断的性能。
| 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） |
| 专利转让委托书（需盖公章）一式两份 | 专利转让委托书（需签字）一式两份 | |
| 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） |
| 解除代理委托书（需盖公章）一式两份（如专利通过代理机构申请） | 解除代理委托书（需签字）一式两份（如专利通过代理机构申请） | |
| 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 | |
| 专利请求书或手续合格通知书、授权通知书复印件 | 专利请求书或手续合格通知书、专利授权通知书复印件 | |
| 专利证原件（若授权下证） | 专利证原件（若授权下证） |
| 日期 | 法律信息 | 备注 |
| 申请号 | 专利名称 | 发布日期 |
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