发明专利已授权

基于多标签零样本学习的滚动轴承故障诊断方法

Name: 基于多标签零样本学习的滚动轴承故障诊断方法
Brand: 南京信息工程大学
SKU: 2020116172639
Availability: InStock

📄 申请号：CN202011617263.9 📄 发布日：2026/08/10

著录项目信息

申请日

2020-12-31

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

G01M13_045

IPC 分类号

技术画像

所属领域

轴承故障诊断轴承故障诊断

应用场景

工业设备状态监测, 旋转机械故障诊断, 预测性维护, 智能制造, 设备健康管理

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摘要

本发明公开了一种基于多标签零样本学习的滚动轴承故障诊断方法，属于智能旋转机械故障诊断领域。该方法包括如下步骤：使用短时傅里叶变换对原始信号进行预处理；将预处理得到的时频图像划分成可见类和未知类两个类别；使用可见类时频图像训练残差可分离卷积神经网络；用训练得到的网络进行特征提取；使用可见类故障特征训练属性学习器，最后用属性学习器学习未见类故障的高维语义信息，实现对未见类故障的诊断。本发明方法开创了零样本条件下的故障诊断先河，能将可见类故障属性迁移到未见类，并有效诊断未见类故障。

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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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