[发明专利]一种基于元学习的多标签滚动轴承故障诊断方法有效
| 申请号： | 202010960108.0 | 申请日： | 2020-09-14 |
| 公开（公告）号： | CN112084974B | 公开（公告）日： | 2023-04-25 |
| 发明（设计）人： | 于重重;宁亚倩;秦勇;谢涛 | 申请（专利权）人： | 北京工商大学 |
| 主分类号： | G06F18/213 | 分类号： | G06F18/213;G06F18/24;G06N3/0464;G06N3/08;G01M13/045 |
| 代理公司： | 北京万象新悦知识产权代理有限公司 11360 | 代理人： | 黄凤茹 |
| 地址： | 100048 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公布了一种基于元学习的多标签滚动轴承故障诊断方法，构建滚动轴承的多标签故障数据集，并按故障类别划分为训练集和测试集；提取故障信号的时频签名矩阵特征T‑FSMs；建立基于元学习的多标签卷积神经网络模型MLCML；利用训练集样本训练MLCML模型；使用测试集样本验证训练好的MLCML模型；利用训练好的模型进行小样本多标签滚动轴承的故障诊断。本发明方法充分利用滚动轴承故障样本包含的多重语义，使故障诊断结果更加准确，同时能够通过时频签名矩阵特征和元学习策略更好的解决滚动轴承实际故障诊断中的小样本问题，设计合理、操作简便，具有广泛的应用价值。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 学习 标签 滚动轴承 故障诊断 方法 | ||
【主权项】：
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