[发明专利]一种基于迁移学习的贝叶斯网络的机电设备轴承故障预测方法在审
| 申请号： | 202110236878.5 | 申请日： | 2021-03-03 |
| 公开（公告）号： | CN113032916A | 公开（公告）日： | 2021-06-25 |
| 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： | 本发明公开了一种基于迁移学习的贝叶斯网络的机电设备轴承故障预测方法，具体过程如下：原始采集信号经过CEEMDAN及FastICA技术除噪处理形成重构原信号；引入迁移学习，将原信号经过神经网络聚类得到按照故障类型分类的信号集，将该信号集作为目标域数据集，成为贝叶斯网络的输入，在源域中选取参照样本集作为源域贝叶斯网络的训练集；基于协变量移位理论，利用源域的训练数据完成对目标域上的参数损失值的最小化的目标，实现对目标域上的贝叶斯网络的极大似然估计的优化；通过目标域上贝叶斯网络的输出返回结果，并进行可视化体现，若非正常状态下则发出警告，衰退状态下给机械设备返回参数信息，指示机器在一定范围内调整转速等可自调参数。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 迁移 学习 贝叶斯 网络 机电设备 轴承 故障 预测 方法 | ||
【主权项】：
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