[发明专利]一种基于小样本权值优化的涡轮泵迁移学习故障智能判定方法有效
| 申请号： | 202110680097.5 | 申请日： | 2021-06-18 |
| 公开（公告）号： | CN113591553B | 公开（公告）日： | 2023-07-18 |
| 发明（设计）人： | 窦唯;金志磊;石珊珊;孙铁群;李伟;石光远;张迪 | 申请（专利权）人： | 北京航天动力研究所 |
| 主分类号： | G06F18/241 | 分类号： | G06F18/241;G06N3/096;G06F18/213;G06F18/214;G06N3/0464;F02K9/96 |
| 代理公司： | 中国航天科技专利中心 11009 | 代理人： | 陈鹏 |
| 地址： | 100076 北京市丰台区南*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 一种基于小样本权值优化的涡轮泵迁移学习故障智能判定方法，首先获取数据扩充预处理后的源域数据和目标域中的振动数据，进行数据拼接后获得二维时频图故障数据集，并进行源域故障特征数据集初始化权值赋予，进行全连接层参数微调，并根据最大均值差异法衡量故障特征数据集距离，通过加权优化及约束对全连接层的参数再次进行优化，分类训练后获取分类预测模型，最后通过Dropout方法防止训练过拟合及优化训练过程，优化分类预测模型，对目标域故障特征数据集F2进行诊断分类预测，获取涡轮泵故障分类预测结果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 样本 优化 涡轮 迁移 学习 故障 智能 判定 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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