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

G06K9_62

IPC 分类号

G06K9_62

技术画像

所属领域

深度迁移学习深度学习迁移学习故障诊断旋转机械旋转机械故障诊断深度迁移学习

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

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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。

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

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当前第 / 件

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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：43 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

资金托管权属尽调包过户

🏢 淄博智来知识产权服务有限公司

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