[发明专利]变工况下类内自适应轴承故障诊断方法有效
| 申请号： | 202010496380.8 | 申请日： | 2020-06-03 |
| 公开（公告）号： | CN111651937B | 公开（公告）日： | 2023-07-25 |
| 发明（设计）人： | 王旭;沈长青;谢靖;张爱文;王冬;商晓峰;宋冬淼;江星星;王俊;石娟娟;黄伟国;朱忠奎 | 申请（专利权）人： | 苏州大学 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06N3/0464;G06N3/047;G06N3/096;G01M13/045;G06F119/02 |
| 代理公司： | 苏州市中南伟业知识产权代理事务所(普通合伙) 32257 | 代理人： | 冯瑞 |
| 地址： | 215000 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种变工况下滚动轴承的故障诊断方法，其在利用卷积神经网络学习模型的基础上，结合迁移学习的算法处理机械设备复杂多变的工况导致深度学习模型通用性变差的问题。本发明首先对不同工况下采集的数据进行切割划分样本，利用FFT对样本进行预处理，然后利用改进的ResNet‑50提取样本的低层次特征，接着多尺度特征提取器从不同角度分析低层次特征得到高层次特征作为分类器的输入。在训练的过程中同时提取训练样本跟测试样本的高层次特征，计算两者的条件分布距离作为目标函数的一部分反向传播以实现类内自适应，降低域漂移的影响，使得深度学习模型能更好地胜任变工况下的故障诊断任务。 | ||
| 搜索关键词： | 工况 下类内 自适应 轴承 故障诊断 方法 | ||
【主权项】：
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