发明专利已授权

一种基于深度原型网络的少样本轴承故障诊断方法

📄 申请号：CN202210236017.1 📄 发布日：2025/12/10

著录项目信息

申请日

2022-03-11

公开号

CN114861749B

公开日

2024-10-22

申请人

山东科技大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F18_23213

IPC 分类号

G06F18_23213 , G06F18_22 , G06F18_2415 , G01M13_045 ,

技术画像

所属领域

轴承故障诊断故障诊断深度学习少样本学习轴承故障诊断

应用场景

工业设备维护, 轴承状态监测, 智能运维, 预测性维护, 旋转机械故障诊断

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摘要

本发明公开了一种基于深度原型网络的少样本轴承故障诊断方法，涉及轴承故障诊断技术技术领域，包括：支持集原型计算：采用改进的k‑means++聚类算法计算支持集中每个故障类别的原型；查询集判别分类：将支持集原型应用到查询集的判别分类中；查询集样本聚合：构造原型损失；测试集样本测试：测试集样本经过更新后的特征提取器处理后，将与每个已知故障类别的原型进行距离测量。本发明利用特征聚类算法k‑means++计算每个已知类的原型，通过计算标记后的目标样本到原型的欧氏距离，将标记后的目标样本分配到距离最近的原型类中。还构造原型损失以增强故障标记样本与对应原型之间的紧凑性，既可识别已知故障类别样本，又能有效地剔除来自未知类别的故障样本。

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

20241022

✅ 授权

20220823

?? 实质审查的生效：

20220805

📄 公开

基于熵特征与稀疏滤波网络的轴承声信号故障诊断方法

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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：135 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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