[发明专利]基于深度迁移学习的机械故障智能诊断方法有效
| 申请号： | 202110304187.4 | 申请日： | 2021-03-22 |
| 公开（公告）号： | CN112906644B | 公开（公告）日： | 2022-10-14 |
| 发明（设计）人： | 秦毅;钱泉;罗均;蒲华燕 | 申请（专利权）人： | 重庆大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G01M13/00;G01M13/028;G01M13/021 |
| 代理公司： | 北京同恒源知识产权代理有限公司 11275 | 代理人： | 杨柳岸 |
| 地址： | 400044 重*** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度迁移学习的机械故障智能诊断方法，属于机械设备故障诊断技术领域。该方法包括：S1：采集机械设备各种故障的不同工况下的振动信号，并进行预处理；S2：将划分的样本集添加不同信噪比的高斯噪声，模拟各种噪音环境；S3：利用关联对齐和域对抗迁移学习方法构建CAE‑DTLN网络；S4：将训练集输入到CAE‑DTLN中，利用源域有标签样本分类误差，CORAL指标和域分类器判别误差对CAE‑DTLN进行迭代更新训练；S6：将测试集输入到训练好的CAE‑DTLN网络中，在不同噪音和工况下对机械设备进行迁移故障诊断。本发明能实现抗噪迁移诊断，具有很好的迁移诊断效果和很强的鲁棒性和泛化能力。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 迁移 学习 机械 故障 智能 诊断 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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