[发明专利]一种基于边界增强原型网络的齿轮箱故障诊断方法在审
| 申请号： | 202310065639.7 | 申请日： | 2023-01-13 |
| 公开（公告）号： | CN116010818A | 公开（公告）日： | 2023-04-25 |
| 发明（设计）人： | 黄庆卿;李超;韩延;张焱;王平;魏旻;王浩 | 申请（专利权）人： | 重庆邮电大学工业互联网研究院 |
| 主分类号： | G06F18/214 | 分类号： | G06F18/214;G06F18/241;G06N3/084;G06F18/213 |
| 代理公司： | 重庆辉腾律师事务所 50215 | 代理人： | 王海军 |
| 地址： | 401120 重庆*** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明属于齿轮箱故障诊断技术领域，具体涉及一种基于边界增强原型网络的齿轮箱故障诊断方法；该方法包括：获取齿轮箱历史故障数据并划分为训练集和测试集；对训练集进行故障特征提取；采用具有时序学习能力的时序注意力模块处理故障特征，得到关键时序特征；根据关键时序特征计算类原型；根据类原型和关键时序特征的分布信息计算近邻边界度量损失；判断齿轮箱故障类别并计算分类损失；根据度量损失和分类损失计算总损失并优化网络参数，得到训练好的边界增强原型网络；将测试集中输入训练好的边界增强原型网络中，得到齿轮箱故障诊断结果；本发明可提取故障状态更敏感的关键时序特征，修正度量空间中的特征分布，提高齿轮箱的故障诊断精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 边界 增强 原型 网络 齿轮箱 故障诊断 方法 | ||
【主权项】：
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