[发明专利]基于深度子域适配迁移网络的风力发电机系统故障诊断方法在审
| 申请号： | 202110306261.6 | 申请日： | 2021-03-23 |
| 公开（公告）号： | CN113033088A | 公开（公告）日： | 2021-06-25 |
| 发明（设计）人： | 陈博;沈怡俊;黄大建;杨望卓;俞立 | 申请（专利权）人： | 浙江工业大学 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06F113/06;G06F119/02 |
| 代理公司： | 杭州斯可睿专利事务所有限公司 33241 | 代理人： | 王利强 |
| 地址： | 310014 浙江省*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 基于深度子域适配迁移网络的风力发电机系统故障诊断方法，通过学习已知风力发电机系统的知识来对待迁移的风力发电机系统进行故障诊断；采用深度学习用于对标记的源域数据和未标记的目标域数据执行相同的特征转换。在尽可能正确地对源域样本进行分类的情况下，通过减少子域距离(MK‑LMMD)来减少源域与目标域子域之间的距离，就可以实现将标记的源域数据有效迁移到未标记的目标域数据。本发明从已知系统学习知识来对未知系统进行故障诊断。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 子域适配 迁移 网络 风力发电机 系统 故障诊断 方法 | ||
【主权项】：
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