[发明专利]面向旋转机械故障诊断的分层多叉网络结构高效搜索方法

摘要

本发明公开了一种面向旋转机械故障诊断的分层多叉网络结构高效搜索方法，利用长短时记忆网络创建控制器来搜索确定两类元结构，再按照定义堆叠成子模型。元结构由五个节点构成，包括两个输入节点和三个待搜索节点，待搜索节点又包括左右子节点，子节点的输入和操作类型待搜索确定。子模型由元结构堆叠的分层结构能控制搜索自由度提升搜索效率，并且支撑子模型的迁移性能；元结构中节点的多叉结构相比于链式结构又使得子模型能从原始数据中提取更深层的特征，对于提升其诊断性能有重要意义。方法使用时，以元结构待搜索量为输入、由子模型验证精度确定的标签为输出训练控制器，控制器设计出两类元结构根据堆叠定义和规则创建出完整的子模型，在目标数据集上进行验证，控制器和子模型的训练交替进行，最终得到能够设计出有着良好诊断性能和迁移性能的子模型的控制器。以上特点使得本发明方法在面对不同的旋转机械诊断任务时可以自动创建高精度的诊断模型，并且能够迁移完成其它的诊断任务。