[发明专利]一种基于任务排序元学习的小样本故障诊断方法在审
| 申请号： | 202110939511.X | 申请日： | 2021-08-16 |
| 公开（公告）号： | CN113837000A | 公开（公告）日： | 2021-12-24 |
| 发明（设计）人： | 胡译丹;刘若楠;陈东月;张凯;胡清华 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N20/00 |
| 代理公司： | 天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201 | 代理人： | 韩帅 |
| 地址： | 300072*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于任务排序元学习的小样本故障诊断方法，包括如下步骤：S1、从故障设备中采集故障数据，对故障数据进行工况级的细粒度划分，并对振动信号进行分割和傅里叶变换获得到时频图像，从而构建了细粒度的故障时频图像数据集；S2、在元学习器中的训练任务模块每个任务内部进行聚类获得任务的分数；根据分数对故障分类任务进行从易到难的排序；S3、通过元知识的学习和各个任务的学习进行内外两层循环训练获得初始化参数；S4、利用初始化参数和测试任务的少量样本进行微调获得故障诊断的输出；该方法通过找到敏感的具有强大知识适应能力的初始化参数，可以帮助在实际工业场景中很好地找到故障任务。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 任务 排序 学习 样本 故障诊断 方法 | ||
【主权项】：
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