发明专利 已授权

一种补标记约束下的工业设备故障诊断方法及系统

📄 申请号:CN202610148910.7 📄 发布日:2026/08/10

著录项目信息

申请日
2026-02-03
公开号
CN121614991B
公开日
2026-04-21
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

技术画像

所属领域

应用场景

工业设备故障诊断, 预测性维护, 智能制造, 工业自动化, 设备健康管理

摘要

本发明公开了一种补标记约束下的工业设备故障诊断方法及系统,属于工业智能运维与故障预测健康管理技术领域。方法包括:采集设备振动信号并预处理;构建一个基于一维残差的双头深度网络作为补标记学习模型;利用基于最大似然估计的补标记生成联合概率化损失函数,使模型从“否定性”标签中学习故障特征;利用训练好的模型实现高精度故障分类。本发明将弱监督学习中的补标记学习范式应用于工业设备故障诊断,在CWRU、MFPT等多个标准轴承数据集上取得了超过90%的诊断准确率,该方法显著降低了数据标注门槛,有效解决了工业场景中故障样本稀缺、标注困难的痛点,具有重要的实际应用价值。

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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:97 ❤️ 收藏人数:93 📋 项目申报: 未申报

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