发明专利 已授权

一种基于深度迁移学习的旋转机械故障诊断方法

📄 申请号:CN201810634598.8 📄 发布日:2026/07/23

著录项目信息

申请日
2018-06-20
公开号
CN110619342A
公开日
2019-12-27
申请人
鲁东大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号
IPC 分类号

技术画像

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, 能源装备运行监测

摘要

本发明公开了一种基于深度迁移学习的旋转机械故障诊断方法,属于旋转机械故障诊断领域。以堆叠自编码器为框架,在无监督预训练阶段逐层递增的适配不同领域概率分布,缩小源域和目标域的分布差异;在微调阶段则进行流形一致性适配,提高深度学习诊断模型的判别结构与数据流形结构的一致性,进一步提高诊断精度。本发明将迁移学习理论与深度学习诊断模型的训练过程相结合,赋予深度学习诊断模型对工况变化的鲁棒性,有效解决了现有深度学习诊断模型在变工况条件下精度严重衰退的问题,显著提高了变工况条件下的旋转机械故障精度。此外,新方法无需目标域待诊断数据标签,具有良好的适用性。

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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:76 ❤️ 收藏人数:93 📋 项目申报: 未申报

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