[发明专利]基于多标签零样本学习的滚动轴承故障诊断方法有效
| 申请号： | 202011617263.9 | 申请日： | 2020-12-31 |
| 公开（公告）号： | CN112763214B | 公开（公告）日： | 2022-07-01 |
| 发明（设计）人： | 赵晓平;邵凡 | 申请（专利权）人： | 南京信息工程大学 |
| 主分类号： | G01M13/045 | 分类号： | G01M13/045;G06V10/764;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人： | 周科技 |
| 地址： | 210032 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于多标签零样本学习的滚动轴承故障诊断方法，属于智能旋转机械故障诊断领域。该方法包括如下步骤：使用短时傅里叶变换对原始信号进行预处理；将预处理得到的时频图像划分成可见类和未知类两个类别；使用可见类时频图像训练残差可分离卷积神经网络；用训练得到的网络进行特征提取；使用可见类故障特征训练属性学习器，最后用属性学习器学习未见类故障的高维语义信息，实现对未见类故障的诊断。本发明方法开创了零样本条件下的故障诊断先河，能将可见类故障属性迁移到未见类，并有效诊断未见类故障。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 标签 样本 学习 滚动轴承 故障诊断 方法 | ||
【主权项】：
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