[发明专利]一种深度多特征动态对抗的变工况下旋转机械迁移诊断方法有效
| 申请号： | 202210740176.5 | 申请日： | 2022-06-28 |
| 公开（公告）号： | CN115146675B | 公开（公告）日： | 2023-09-26 |
| 发明（设计）人： | 佘道明;陈进;李耀明 | 申请（专利权）人： | 江苏大学 |
| 主分类号： | G06F18/24 | 分类号： | G06F18/24;G06F18/213;G06F18/25;G06F18/2415;G01M13/045;G06N3/0464;G06N3/098;G06N3/096 |
| 代理公司： | 南京智造力知识产权代理有限公司 32382 | 代理人： | 张明明 |
| 地址： | 212013 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提供一种深度多特征动态对抗的变工况下旋转机械迁移诊断方法，利用深度神经网络对所述旋转机械关键部件的振动信号进行特征提取，得到轴承健康状态的特征；将轴承健康状态的特征向量和类别预测向量进行多线性映射融合，并进行动态多特征对抗迁移诊断训练：通过总损失函数反向传播对动态多特征对抗迁移诊断网络进行优化；总损失函数包括标签分类器损失函数、动态鉴别损失和MMD损失，动态鉴别损失中设有动态对抗因子；优化后的动态多特征对抗迁移诊断网络输入目标域机械设备的监测数据集，输出目标域装备健康状态。本发明方法提高了目标域工况健康状态的识别精度，能有效识别变工况下旋转机械的健康状态。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 深度 特征 动态 对抗 工况 旋转 机械 迁移 诊断 方法 | ||
【主权项】：
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