发明专利已授权

设备未知工况下基于自监督单域泛化的故障诊断方法

📄 申请号：CN202411276744.6 📄 发布日：2025/10/15

著录项目信息

申请日

2024-09-12

公开号

CN118779730B

公开日

2025-01-10

申请人

南京信息工程大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F18_241

IPC 分类号

G06F18_241 , G06F18_22 , G06N3_0895 ,

技术画像

所属领域

故障诊断故障诊断自监督学习域泛化

应用场景

工业设备监测, 预测性维护, 智能制造, 设备健康管理

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摘要

本发明公开了一种设备未知工况下基于自监督单域泛化的故障诊断方法，通过自监督对比学习框架，提取振动信号特征，解决了现有诊断模型在复杂工况中泛化能力不足的问题。该方法包括以下步骤：获得轴承振动信号数据。预处理振动信号，分割训练集和测试集。构建数据增强库。构建自监督学习框架，以对比为目标解决实例分类问题。对振动信号进行数据增强。使用动量对比对模型进行训练，得到特征提取器并微调。应用训练好的模型对新振动信号进行分类，得到其健康状态类型。本发明降低了获取故障标签的成本，提升了诊断模型在复杂工况中的适用性。

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

一种基于弱监督学习的门控特征注意力等变分割方法

当前第 / 件

一种基于多感受野与破损特征动态匹配的图像修复方法

同领域国内专利 · IPC: (G06F18_241)

G06F18_00 G06F18_10 G06F18_15 G06F18_20 G06F18_21 G06F18_211 G06F18_2111 G06F18_2113 G06F18_2115 G06F18_213 G06F18_2131 G06F18_2132 G06F18_2134 G06F18_2135 G06F18_2136 G06F18_214 G06F18_22 G06F18_23 G06F18_231 G06F18_2321 G06F18_23213 G06F18_2323 G06F18_2337 G06F18_24 G06F18_241 G06F18_2411 G06F18_2413 G06F18_2415 G06F18_243 G06F18_2431 G06F18_2433 G06F18_2451 G06F18_25 G06F18_26 G06F18_27 G06F18_40 覆盖36个领域

议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：184 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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🏢 淄博智来知识产权服务有限公司

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