发明专利已授权

基于知识共享和模型迁移的全封闭压缩机故障诊断方法

📄 申请号：CN202010996926.6 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2020-09-21

公开号

CN112149726B

公开日

2024-02-09

申请人

浙江工业大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F18_241

IPC 分类号

G06F18_241 , G06F18_214 , G06N3_0455 , G06N3_0464 , G06N3_0475 , G06N3_094 , G06N3_096 , G06N3_088 ,

技术画像

所属领域

故障诊断故障诊断迁移学习机器学习

应用场景

压缩机健康监测, 制冷设备故障诊断, 空调系统运维, 工业设备预测性维护, 智能制造设备维护

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摘要

基于知识共享和模型迁移的全封闭压缩机故障诊断方法，属于压缩机故障诊断技术领域。它包括以下步骤：一、数据准备及预处理；二、迁移模型准备及模型独立训练；三、构建判别器、训练判别器及再训练目标迁移模型；四、训练分类器；步骤五、故障诊断。本发明不需要目标域设备提供数据标签，仅提供部分无标记数据即可，大大降低数据依赖程度；利用梯度下降算法实现目标域特征向量分布项源域特征向量的靠近，实现模型迁移；利用深度稠密连接自编码器结构实现无监督特征学习，再次降低数据依赖程度；针对振动信号这类超长时序数据，深度密连接网络结构可实现超长序列数据的高效训练，通过将一维超长数据折叠成二维数据结构，可大大提高数据使用效率。

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

一种基于深度学习的快速图像分类方法

当前第 / 件

一种基于自适应扩展卡尔曼滤波的车辆轨迹跟踪方法

同领域国内专利 · IPC: (G06F18_241)

G06F18_00 G06F18_10 G06F18_15 G06F18_20 G06F18_21 G06F18_211 G06F18_2111 G06F18_2113 G06F18_2115 G06F18_213 G06F18_2131 G06F18_2132 G06F18_2134 G06F18_2135 G06F18_2136 G06F18_214 G06F18_22 G06F18_23 G06F18_231 G06F18_2321 G06F18_23213 G06F18_2323 G06F18_2337 G06F18_24 G06F18_241 G06F18_2411 G06F18_2413 G06F18_2415 G06F18_243 G06F18_2431 G06F18_2433 G06F18_2451 G06F18_25 G06F18_26 G06F18_27 G06F18_40 覆盖36个领域

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