[发明专利]一种基于多尺度多任务学习的滚动轴承故障诊断方法有效
| 申请号： | 202010894009.7 | 申请日： | 2020-08-31 |
| 公开（公告）号： | CN112085079B | 公开（公告）日： | 2023-05-23 |
| 发明（设计）人： | 陈哲;田世庆;黄晶;仇蕾;蒋德富;王鑫 | 申请（专利权）人： | 无锡市锡羚节能环保设备有限公司 |
| 主分类号： | G06F18/21 | 分类号： | G06F18/21;G06V10/82;G06N3/048;G06N3/084 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 柏尚春 |
| 地址： | 214151 江苏省*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于多尺度多任务学习的模式识别方法，通过多尺度特征提取以表征原始信息在多时间尺度上的复杂模式；通过构建多任务学习框架对多个尺度下的模式识别任务同时训练；在不同尺度任务之间引入参数共享单元，能够共享跨尺度的特征信息，扩展了特征学习过程的广度和深度，最终提高了模式识别的性能。本发明能够稳定、可靠地用于复杂环境状态下的智能信息处理，为及时有效地实现模式识别任务提供了有效方法，具有较高的精度和推广性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 尺度 任务 学习 滚动轴承 故障诊断 方法 | ||
【主权项】：
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