[发明专利]一种基于迁移学习和流形距离的SOM网络聚类机电设备轴承故障分析方法在审
| 申请号： | 202110236874.7 | 申请日： | 2021-03-03 |
| 公开（公告）号： | CN113496061A | 公开（公告）日： | 2021-10-12 |
| 发明（设计）人： | 徐岳;杨富超 | 申请（专利权）人： | 安徽大学 |
| 主分类号： | G06F30/17 | 分类号： | G06F30/17;G06F30/27;G06F119/02;G06F119/04 |
| 代理公司： | 六安华晟智恒知识产权代理事务所(普通合伙) 34193 | 代理人： | 吴玉芳 |
| 地址： | 230601 安徽*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明涉及迁移学习和自适应神经网络聚类轴承故障分析技术领域，公开了一种基于迁移学习和流形距离的SOM网络聚类机电设备轴承故障分析方法。具体过程如下：原始采集信号经过CEEDAN及FastICA技术除噪处理形成重构原信号，将其作为SOM自适应神经网络的输入；在SOM网络中，考虑利用流形距离计算相似度矩阵，并引入迁移学习模型机制，将数据样本的源域和目标域的SOM神经网络节点的权重参数共享，通过源域训练结果优化目标域聚类任务函数及神经元权重；通过SOM神经网络目标域输出层结果完成目标域样本的聚类任务，得到聚类结果，输出机械故障诊断类型。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 迁移 学习 流形 距离 som 网络 机电设备 轴承 故障 分析 方法 | ||
【主权项】：
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