[发明专利]一种基于多源域迁移学习的轴承故障类型预测方法及系统在审
| 申请号： | 202310251823.0 | 申请日： | 2023-03-14 |
| 公开（公告）号： | CN116304820A | 公开（公告）日： | 2023-06-23 |
| 发明（设计）人： | 吴松松;刘毅;郑诗源;黄木盛;荆晓远;张清华;陈俊均;姚永芳 | 申请（专利权）人： | 广东石油化工学院;武汉长飞智慧网络技术有限公司 |
| 主分类号： | G06F18/24 | 分类号： | G06F18/24;G06F18/213;G01M13/045;G06N3/0464;G06N3/088;G06N3/094;G06N3/096;G06F18/214 |
| 代理公司： | 北京金智普华知识产权代理有限公司 11401 | 代理人： | 张晓博 |
| 地址： | 525000 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明属于深度学习中的振动数据识别技术领域，公开了一种基于多源域迁移学习的轴承故障类型预测方法及系统，利用故障分类模型和故障分类综合模型输出N个源域样本和综合源域样本的预测标签；对抗学习网络通过对抗训练使得故障分类综合模型学习到综合源域与N个源域的域不变特征；利用故障分类综合模型输出目标域样本的预测标签；对抗学习网络通过对抗训练使得故障分类综合模型学习到综合源域与目标域的域不变特征，通过故障分类综合模型输出目标域样本的预测标签。本发明通过迭代可以直接得到目标域振动信号样本的标签，有效的缓解了多源域中不同源域之间存在的领域差异造成域迁移问题的影响。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 多源域 迁移 学习 轴承 故障 类型 预测 方法 系统 | ||
【主权项】：
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