[发明专利]一种基于深度迁移学习的轴承故障诊断模型及训练方法在审
| 申请号： | 202211573470.8 | 申请日： | 2022-12-08 |
| 公开（公告）号： | CN115828753A | 公开（公告）日： | 2023-03-21 |
| 发明（设计）人： | 万烂军;李园园;崔雪艳;宁佳恩;李长云;王志兵;罗海霞 | 申请（专利权）人： | 湖南工业大学 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06F18/241;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/08;G01M13/045 |
| 代理公司： | 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 | 代理人： | 杜梅花 |
| 地址： | 412000 湖*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度迁移学习的轴承故障诊断模型及训练方法，本发明构建包括共享特征提取模块、多源域适配模块和轴承故障诊断模块的模型，基于数据并行的思想，根据工作节点的数量将包含了多个源域和目标域的大规模轴承振动数据集切分成若干个块，在每个工作节点中采用相同的轴承故障诊断模型来处理该数据集中多个不同的块，利用Horovod‑GPU分布式并行计算平台进行分布式训练，采用Ring‑AllReduce架构进行参数同步更新，在保证故障诊断准确率的前提下显著提高了模型训练效率，解决了实际工业生产中轴承诊断准确率不高以及进行参数更新时存在通信瓶颈和扩展效率不佳的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 迁移 学习 轴承 故障诊断 模型 训练 方法 | ||
【主权项】：
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