[发明专利]基于模型不可知元学习的轴承跨域故障诊断方法及系统在审
| 申请号： | 202310630710.1 | 申请日： | 2023-05-29 |
| 公开（公告）号： | CN116718381A | 公开（公告）日： | 2023-09-08 |
| 发明（设计）人： | 姜明顺;叶呈龙;冯德军;张法业;耿湘宜;张雷;隋青美 | 申请（专利权）人： | 山东大学 |
| 主分类号： | G01M13/045 | 分类号： | G01M13/045;G06F18/00;G06F18/10;G06F123/02 |
| 代理公司： | 济南圣达知识产权代理有限公司 37221 | 代理人： | 祖之强 |
| 地址： | 250061 山东*** | 国省代码： | 山东;37 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明提供了一种基于模型不可知元学习的轴承跨域故障诊断方法，对预处理后的轴承振动信号，根据采用源域数据训练的自适应阈值网络，确定轴承振动信号的噪声阈值，得到去除噪声后的轴承振动信号；根据去除噪声后的轴承振动信号，以及采用源域训练的模型不可知元学习轴承跨域故障诊断模型的内循环网络和外循环网络，得到最终轴承故障诊断结果；本发明采用自适应阈值获取网络自适应生成信号阈值，不需要专家知识，配合改进的阈值函数可以直接滤除干扰，结合基于模型不可知元学习网络，提高了故障诊断的精确度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 模型 不可知 学习 轴承 故障诊断 方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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