[发明专利]一种基于半监督式增量学习的工业设备故障诊断系统有效
| 申请号： | 202111037770.X | 申请日： | 2021-09-06 |
| 公开（公告）号： | CN113741394B | 公开（公告）日： | 2023-08-15 |
| 发明（设计）人： | 孙宁;王彬;韩光洁 | 申请（专利权）人： | 河海大学 |
| 主分类号： | G05B23/02 | 分类号： | G05B23/02 |
| 代理公司： | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人： | 虞希光 |
| 地址： | 210098 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于半监督式增量学习的工业设备故障诊断系统，其中，故障诊断模块读取设备监测数据，根据数据判断设备是否处于正常状态，如果出现故障，判断设备发生何种故障；半监督标记模块首先判断设备监测数据中是否存在未知的故障类别样本，即无标签样本，并对所有无标签样本标记伪标签，最后输出带有伪标签的样本以辅助增量更新模块对故障诊断模块进行更新；增量更新模块使用半监督标记模块输出的伪标签样本对故障诊断模块进行增量地更新。本发明面对数据时刻变化与数据缺乏标签的情况时，保证故障诊断模型能够及时更新，并且在样本标签缺失的条件下有效训练，保持较高的故障诊断准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 监督 增量 学习 工业 设备 故障诊断 系统 | ||
【主权项】：
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