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摘 要:本发明公开了基于自训练半监督生成对抗网络的调压器故障诊断方法,涉及故障诊断技术领域,该方法包括:将调压器一维压力信号利用重叠采样和二维转换得到灰度图像样本;设计SGAN模型并进行初始训练;采用自训练算法使用训练好的初始分类器预测无标签样本的类别标签,将满足要求的样本采用重复标记方式扩充到有标签样本集中重新训练SGAN,保存最终的分类器;利用分类器构建调压器故障诊断模型进行在线诊断。本发明利用含有生成成分的分类器作为自训练算法的初始分类器提升了基础分类准确性能,提高了半监督故障诊断对无标签样本的特征提取能力,利用SoftMax函数提升判别器对样本的分类类别特征提取能力,实现高效、智能的故障诊断。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202111142149.X | 专利名称: | 基于自训练半监督生成对抗网络的调压器故障诊断方法 |
申请日: | 2021-09-28 | 申请/专利权人 | 江南大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 江苏省无锡市滨湖区蠡湖大道1800号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G01M13/00搜分类 网络传输搜索 |
公开/公告日: | 转让价格: | 面议 | |
公开/公告号: | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利请求书或手续合格通知书、授权通知书复印件 | 专利请求书或手续合格通知书、专利授权通知书复印件 | |
专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |
2022/08/02 | 授权 | |
2022/01/21 | 实质审查的生效 | IPC(主分类): G01M 13/00 专利申请号: 202111142149.X 申请日: 2021.09.28 |
2022/01/04 | 公开 |