[发明专利]一种基于迁移学习的设备集群跨域故障预测方法及系统有效
| 申请号： | 202110758972.7 | 申请日： | 2021-07-05 |
| 公开（公告）号： | CN113342476B | 公开（公告）日： | 2023-04-07 |
| 发明（设计）人： | 彭卫文;欧阳孔雷;黄承赓;韩瑜;古博 | 申请（专利权）人： | 中山大学 |
| 主分类号： | G06F9/455 | 分类号： | G06F9/455;G06F18/214;G06N3/0464;G06N3/084 |
| 代理公司： | 深圳市创富知识产权代理有限公司 44367 | 代理人： | 高冰 |
| 地址： | 510275 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于迁移学习的设备集群跨域故障预测方法及系统，该方法包括：采集源域和目标域中设备的信号，得到原始监测数据；基于连续异常点检测方法对原始监测数据进行初识别，得到早期故障节点；进行信号校准和特征提取处理，得到故障特征集；基于故障特征集对预构建的域自适应迁移学习MLP‑DCNN双神经网络进行训练，得到预测模型；实时采集目标域设备的时频域数据并输入到预测模型，实现故障检测。该系统包括：数据获取模块、初识别模块、故障特征提取模块、训练模块和故障检测模块。通过使用本发明，解决了跨域的制造设备之间的迁移故障预测。本发明作为一种基于迁移学习的设备集群跨域故障预测方法及系统，可广泛应用于设备运维管理领域。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 迁移 学习 设备 集群 故障 预测 方法 系统 | ||
【主权项】：
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