[发明专利]基于迁移学习的压缩机故障诊断方法及系统在审
| 申请号： | 202210182093.9 | 申请日： | 2022-02-25 |
| 公开（公告）号： | CN114548301A | 公开（公告）日： | 2022-05-27 |
| 发明（设计）人： | 吕倩;余小玲;晁家明;李云;高秀峰;曹君;冯学强 | 申请（专利权）人： | 西安交通大学;浙江强盛压缩机制造有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08;G06N20/00 |
| 代理公司： | 西安通大专利代理有限责任公司 61200 | 代理人： | 姚咏华 |
| 地址： | 710049 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于迁移学习的压缩机故障诊断方法及系统，诊断方法过程包括：利用压缩机气缸内热力过程的数学模型生成故障模拟p‑V图，形成仿真数据集，并利用仿真数据集对网络模型进行训练，得到预训练卷积神经网络；对收集的真实故障情况下的气缸内动态压力数据，进行数据预处理和图像处理得到二值化p‑V图，对其进行整合，形成真实数据集；利用真实数据集对预训练卷积神经网络进行参数微调，得到用于故障诊断的迁移卷积神经网络；将压缩机实时工作循环的二值数字图像输入上述迁移卷积神经网络进行计算，得到卷积神经网络的输出；根据预设的迁移卷积神经网络的输出和压缩机状态之间的映射关系，得到压缩机状态类型，达到故障诊断的目的。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 迁移 学习 压缩机 故障诊断 方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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