发明专利 已授权

一种基于胶囊网络轻量化模型的机械多故障智能识别方法

📄 申请号:CN202210958834.8 📄 发布日:2026/08/10

著录项目信息

申请日
2022-08-10
公开号
CN115392358B
公开日
2025-09-09
申请人
电子科技大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号

技术画像

所属领域

应用场景

工业设备健康监测, 预测性维护, 智能制造, 机械设备故障诊断

摘要

本发明公开了一种基于胶囊网络轻量化模型的机械多故障智能识别方法,该方法首先收集传感器采集的时间序列数据,并将其转换为图像,存入机械多故障状态数据库中;其次构建特征提取教师模型并训练到模型收敛;然后构建特征提取学生模型并训练到模型收敛,特征提取学生模型总损失定义为KL散度损失和对比损失之和;最后,将上述特征提取学生模型的权重冻结,并在后面添加胶囊网络分类模块,分类模块包含可实现参数共享的数字胶囊层。模型的损失函数为边沿损失,训练模型直到模型收敛即可得到胶囊网络轻量化模型。本发明主要用于便携设备在恶劣环境下的机械多故障状态智能识别场合。

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权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图1
图2
图3

法律状态时间线

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📋 交易方式: 委托待转让 📌 交易状态: 在售 👁️ 浏览次数:23 ❤️ 收藏人数:93 📋 项目申报: 未申报

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