[发明专利]一种域分离自适应一维卷积神经网络智能故障诊断方法有效
| 申请号： | 201910463202.2 | 申请日： | 2019-05-30 |
| 公开（公告）号： | CN110210381B | 公开（公告）日： | 2023-08-25 |
| 发明（设计）人： | 安晶;李青祝;刘聪;刘大琨;黄曙荣;姚俊虎;王新霖 | 申请（专利权）人： | 盐城工学院 |
| 主分类号： | G06F18/213 | 分类号： | G06F18/213;G06F18/214;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 南京禹为知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 32272 | 代理人： | 王晓东 |
| 地址： | 224002 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种域分离自适应一维卷积神经网络智能故障诊断方法，包括，获取机械振动信号，并构建样本集和标签集；建立模型损失函数构并建故障诊断模型；训练并确认模型；其中，所述振动信号区分为源域信号和目标域信号；本发明提出域分离自适应一维卷积神经网络智能故障诊断方法，解决故障诊断中训练数据和测试数据来自不同域导致的诊断精度下降和鲁棒性低的问题，完善故障诊断系统。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 分离 自适应 卷积 神经网络 智能 故障诊断 方法 | ||
【主权项】：
1.一种域分离自适应一维卷积神经网络智能故障诊断方法，其特征在于：包括，获取机械振动信号，并构建样本集和标签集；建立模型损失函数构并建故障诊断模型；训练并确认模型；其中，所述振动信号区分为源域信号和目标域信号。
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