[发明专利]一种旋转机械故障诊断用迁移学习方法在审
| 申请号： | 202310968011.8 | 申请日： | 2023-08-03 |
| 公开（公告）号： | CN116681124A | 公开（公告）日： | 2023-09-01 |
| 发明（设计）人： | 张彩霞;谢思映;赵永胜;刘志峰;吴超 | 申请（专利权）人： | 北京工业大学 |
| 主分类号： | G06N3/096 | 分类号： | G06N3/096;G06F18/10;G06F18/214;G06F18/24 |
| 代理公司： | 北京挺立专利事务所(普通合伙) 11265 | 代理人： | 蔡宗慧 |
| 地址： | 100124 *** | 国省代码： | 北京;11 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了一种旋转机械故障诊断用迁移学习方法，旨在为故障诊断领域提供一个新的思路。该方法基于深度学习模型在故障诊断领域的智能且高效的识别性能，旨在解决实际车间工厂中工况、设备变换频繁，同源数据对故障诊断算法训练困难，并且在某些情况下，采集到的数据难以标记导致标签不足等问题。本方法具体包括数据处理、模型训练以及模型迁移三个方面，尤其在模型迁移方面提出了一种能够动态调节迁移层（冻结相应的网络层）以及初始化层的途径来自适应不同分布的目标域和源域的数据。本发明可以利用从源域数据学习到的具有可迁移性的知识，以目标域少量的有标签的数据为指导进行训练，完成目标域的故障诊断任务。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 旋转 机械 故障诊断 迁移 学习方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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